機器人清潔框架「Push-Wiper」：應用聚合策略與 Diffusion Policy 處理複雜汙漬
為何重要
對具身 AI 產業而言，此研究不僅驗證了 Diffusion Policy 在非結構化、動態環境中的有效性，更通過 Arbitrary Surface Pose Interpolator (ASPI) 解決了機械臂於複雜幾何表面互動的泛化痛點。這代表機器人從影像識別走向高難度物理操作（如去除黏性物質）的重要進展。
高黏度汙漬的清潔難以處理，傳統擦拭會擴散汙漬，刷洗則易損壞表面。本研究提出的 Push-Wiper 將清潔定義為「聚合問題」，利用分段的推擠軌跡逐步聚集汙漬，再經自潔機制脫離，並透過混合力-位置控制器適應不同曲面。
- 核心策略：重新定義清潔流程以聚合汙漬，以便進行集中清除與海綿自潔。
- 技術應用：整合 Diffusion Policy 生成適應性動作序列，並使用 Arbitrary Surface Pose Interpolator (ASPI) 處理不規則曲面。
- 效能提升：在汙漬面積移除百分比（CS）上，相較基準方法最高達 130% 的提升。
- 零樣本泛化：無需額外訓練，即可通用於固體殘渣、液體溢灑、未知黏性汙漬及曲面環境。