Physics-Informed Graph Learning for Shape Prediction in Robot Manipulate of Deformable Linear Objects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shape prediction of deformable linear objects (DLO) plays critical roles in robotics, medical devices, aerospace, and manufacturing, especially in manipulating objects such as cables, wires, and fibers. Due to the inherent flexibility of DLO and their complex deformation behaviors, such as bending and torsion, it is challenging to predict their dynamic characteristics accurately. Although the traditional physical modeling method can simulate the complex deformation behavior of DLO, the calculation cost is high and it is difficult to meet the demand of real-time prediction. In addition, the scarcity of data resources also limits the prediction accuracy of existing models. To solve these problems, a method of fiber shape prediction based on a physical information graph neural network (PIGNN) is proposed in this paper. This method cleverly combines the powerful expressive power of graph neural networks with the strict constraints of physical laws. Specifically, we learn the initial deformation model of the fiber through graph neural networks (GNN) to provide a good initial estimate for the model, which helps alleviate the problem of data resource scarcity. During the training process, we incorporate the physical prior knowledge of the dynamic deformation of the fiber optics into the loss function as a constraint, which is then fed back to the network model. This ensures that the shape of the fiber optics gradually approaches the true target shape, effectively solving the complex nonlinear behavior prediction problem of deformable linear objects. Experimental results demonstrate that, compared to traditional methods, the proposed method significantly reduces execution time and prediction error when handling the complex deformations of deformable fibers. This showcases its potential application value and superiority in fiber manipulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».