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抽象的自主织物操纵是一项艰巨的任务，这是由于复杂的动态和织物处理过程中的潜在自我封锁。首先，一种直观的织物折叠操作方法涉及在折叠过程开始之前获得光滑而展开的织物配置。然而，诸如拾音器和地点之类的准静态动作与动态动作（如流动）的结合证明在有效地展开长袖T恤上，袖子大多在服装内部塞满了袖子。为了解决此限制，本文介绍了一种称为Pick＆Drag的增强的准静态动作，该动作专门设计用于处理这种类型的织物配置。此外，本文设计了一个有效的双臂操纵系统，该系统结合了准静态（包括拾取和位置和拾取和拖动）和动态动作，以使织物脱颖而出地将织物操纵为未折叠和平滑的构造。随后，一旦确定织物可以很好地展开并检测到所有织物关键点，则使用基于密钥的启发式折叠算法用于织物折叠过程。为了解决真实织物的公开可用关键点检测数据集的稀缺性，我们收集了各种织物配置和类型的图像，以创建用于织物折叠的综合关键点数据集。此数据集旨在提高按键点检测的成功率。此外，我们在现实世界中评估了我们提出的系统的效果，在现实世界中，它始终可靠地展开并折叠了各种类型的织物，包括具有挑战性的情境，例如长期扎根的T恤，包括大部分袖子都在衣服内部藏起来。特别是，我们的方法达到的覆盖率为0.822，长袖T恤折叠的成功率为0.88。补充材料和数据集可在我们的项目网页上找到，网址为https://sites.google.com/view/fabricfolding。
学习有效的面料折叠而没有专家演示
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