[论文] Deform360: A Massive Multi-view Visuotactile Dataset for Deformable Wo...

论文概要

研究领域: CV 作者: Hongyu Li, Wanjia Fu, Xiaoyan Cong, Zekun Li, Binghao Huang, Hanxiao Jiang, Xintong He, Yiqing Liang, Rao Fu, Tao Lu, Srinath Sridhar, Kevin A. Smith, George Konidaris, Yunzhu Li 发布时间: 2026-07-06 arXiv: 2607.05390

中文摘要

预测物体动力学（世界建模）是机器人操作的基本挑战，而可变形物体建模尤为困难，因其高维状态空间和复杂材料特性。当前世界模型通过2D像素空间或3D几何空间学习动力学，但缺乏大规模真实世界数据来系统理解各自的优劣。本文提出Deform360，一个大规模视觉触觉数据集，包含198个日常物体、1980个交互序列和超过215小时的观察数据，来自41个环绕视角相机和双手触觉夹爪，捕捉全局运动和接触引起的局部变形。使用无标记视觉触觉3D跟踪流程提取密集几何和运动，系统评估了当前最先进的世界模型，比较2D视频模型与3D粒子模型。项目网站：https://deform360.lhy.xyz

--- *自动采集于 2026-07-06*

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