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Abstract — 折叠衣物可靠且高效一直是机器人操作中的一个长期挑战，因为衣物的复杂动态和高维配置空间。一个直观的方法是首先将衣物操作到一个标准的光滑配置，然后再进行折叠。在这项工作中，我们开发了SpeedFolding，一个可靠且高效的双手系统，该系统根据用户定义的折叠线，将最初皱巴巴的衣物操作到（1）一个光滑的和（2）一个折叠的配置。我们的主要贡献是一个新颖的神经网络架构，能够预测一对夹持器姿态，以参数化一组多样的双手动作原语。在从4300个人工标注和自我监督的动作中学习后，机器人能够在平均120秒内从随机初始配置折叠衣物，成功率为93%。现实世界的实验表明，该系统能够推广到不同颜色、形状和刚度的未见衣物。虽然之前的工作实现了每小时3-6次折叠（FPH），但SpeedFolding实现了每小时30-40次折叠。请参见 获取代码、视频和数据集。

I. 引言

衣物处理，如折叠和打包，是纺织制造和物流、工业和家庭洗衣、医疗保健和酒店等领域的常见任务，其中速度和效率是关键因素。这些任务主要由人类执行，因为它们涉及复杂的配置空间以及可变形物体的高度非线性动态 , 。此外，折叠是一个长期的序列规划问题，因为它需要首先将衣物平整或光滑，然后遵循一系列步骤 , 或子目标 来实现所需的折叠。之前的工作主要集中在单臂操作 , , , 或复杂的迭代算法 , , 上，要求大