Assistive robots should be able to wash, fold or iron clothes. However, due to the variety, deformability and self-occlusions of clothes, creating robot systems for cloth manipulation is challenging. Synthetic data is a promising direction to improve generalization, but the sim-to-real gap limits its effectiveness. To advance the use of synthetic data for cloth manipulation tasks such as robotic folding, we present a synthetic data pipeline to train keypoint detectors for almost-flattened cloth items. To evaluate its performance, we have also collected a real-world dataset. We train detectors for both T-shirts, towels and shorts and obtain an average precision of 64% and an average keypoint distance of 18 pixels. Fine-tuning on real-world data improves performance to 74% mAP and an average distance of only 9 pixels. Furthermore, we describe failure modes of the keypoint detectors and compare different approaches to obtain cloth meshes and materials. We also quantify the remaining sim-to-real gap and argue that further improvements to the fidelity of cloth assets will be required to further reduce this gap. The code, dataset and trained models are available


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机器人(英语:Robot)包括一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械(如机器狗,机器猫等)。狭义上对机器人的定义还有很多分类法及争议,有些电脑程序甚至也被称为机器人。在当代工业中,机器人指能自动运行任务的人造机器设备,用以取代或协助人类工作,一般会是机电设备,由计算机程序或是电子电路控制。

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