Physical interaction with textiles, such as assistive dressing, relies on advanced dextreous capabilities. The underlying complexity in textile behavior when being pulled and stretched, is due to both the yarn material properties and the textile construction technique. Today, there are no commonly adopted and annotated datasets on which the various interaction or property identification methods are assessed. One important property that affects the interaction is material elasticity that results from both the yarn material and construction technique: these two are intertwined and, if not known a-priori, almost impossible to identify through sensing commonly available on robotic platforms. We introduce Elastic Context (EC), a concept that integrates various properties that affect elastic behavior, to enable a more effective physical interaction with textiles. The definition of EC relies on stress/strain curves commonly used in textile engineering, which we reformulated for robotic applications. We employ EC using Graph Neural Network (GNN) to learn generalized elastic behaviors of textiles. Furthermore, we explore the effect the dimension of the EC has on accurate force modeling of non-linear real-world elastic behaviors, highlighting the challenges of current robotic setups to sense textile properties.


翻译:与纺织品的物理互动,例如辅助性敷料,依赖于先进的脱脂能力。拖拉拉拉拉拉拉拉的纺织品行为的潜在复杂性,是由于线状材料特性和纺织品制造技术的缘故。今天,没有普遍采用和附加说明的数据集来评估各种互动或财产鉴定方法。影响这种互动的一个重要属性是来自纱线材料和建筑技术的物质弹性:这两种物质相互交织,如果不是已知的优先,则几乎不可能通过机器人平台上常见的感测来识别。我们引入了“弹性环境”概念,它综合了影响弹性行为的各种特性,以便能够与纺织品进行更有效的物理互动。欧盟委员会的定义依赖于纺织工程中常用的压力/strain曲线,我们为机器人应用而改写了这种压力/strain曲线。我们使用欧盟委员会的图形神经网络(GNNN)学习纺织品的普遍弹性行为。此外,我们探索了欧盟委员会对非线状实体弹性行为精确力建模的影响,突出了当前机器人设置对感官感官特性的挑战。

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