A dataset and benchmark for robotic cloth unfolding grasp selection: The ICRA 2024 Cloth Competition
Rattachement africain : be, kr, si, cn, hk, ae, jp, us, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Robotic cloth manipulation suffers from a lack of standardized benchmarks and shared datasets for evaluating and comparing different approaches. To address this, we created a benchmark and organized the ICRA 2024 Cloth Competition, a unique head-to-head evaluation focused on grasp pose selection for in-air robotic cloth unfolding. Eleven teams participated in the competition, utilizing the publicly released dataset of 500 real-world robotic grasp attempts for cloth unfolding and employing diverse approaches to generate in-air unfolding grasps. Analysis of the competition results revealed insights about the trade-off between grasp success and coverage, the surprisingly strong achievements of hand-engineered methods and a significant discrepancy between competition performance and prior work, underscoring the importance of independent, out-of-the-lab evaluation in robotic cloth manipulation. We also expanded the dataset with 176 competition evaluation trials, resulting in a dataset of 679 unfolding demonstrations across 34 garments. This dataset is a valuable resource for developing and evaluating grasp selection methods, particularly for learning-based approaches. We hope that the benchmark, dataset, and competition results can serve as a foundation for future benchmarks and drive further progress in data-driven robotic cloth manipulation.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A dataset and benchmark for robotic cloth unfolding grasp selection: The ICRA 2024 Cloth Competition
- Date Crossref
- 28/01/2026
- Éditeur
- SAGE Publications
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Ghent University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chonnam National University Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
-
University of Seoul pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Ljubljana pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Jožef Stefan Institute Department of Automatics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Ewha Womans University Department of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
South China University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Shenyang Institute of Automation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Southern University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Kyushu Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Ghent University, Chonnam National University Hospital et University of Seoul, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.