机器人操纵可变形线性物体（DLO），例如绳索、线缆和橡皮筋，一直是机器人学中颇具挑战性的方向。由Junyi Cao、Yian Wang、Ziyan Xiong、Chunru Lin、Zhehuan Chen与Chuang Gan共同完成的论文《DLO-Lab: Benchmarking Deformable Linear Object Manipulations with Differentiable Physics》已被ICML 2026接收，并于2026年6月2日提交至arXiv（编号arXiv:2606.04206，属cs.RO机器人学分类）。该研究针对现有方法的局限提出了一套完整的新框架。
作者指出，此前的工作大多聚焦于狭窄的、特定于某一任务的场景，通常依赖真实世界演示或手工设计的启发式规则。这类方法难以扩展到实践中遇到的各种材料和任务，而收集足够多样化的真实数据往往并不现实。此外，现有仿真环境对通用DLO操纵所需的广泛材料行为支持有限，这构成了学习与评估操纵技能的另一重瓶颈。
为克服这些限制，研究团队专门设计了一个面向多样化DLO操纵的可微仿真器。该仿真器能够建模多种材料属性，包括（非）可延展性、弹性、弯曲塑性以及与其他物体之间的复杂交互，从而为学习和评估操纵技能提供坚实基础。在此基础上，团队提出了一套包含代表性任务的基准套件，用以突出DLO操纵的独特挑战。
论文强调，DLO任务的成功执行常受制于其固有的拓扑复杂性和抓取敏感性。为此，作者引入了一个专门的DLO智能体，通过提出策略性抓取点并分解长时程任务来显式应对这些难题，以最大化控制能力。最后，研究团队利用该框架评估了多种策略学习算法，并开展了仿真到现实的迁移实验，展示了该平台推动DLO操纵研究的潜力。
该工作同时提供了项目页面，论文全文可通过arXiv以PDF、实验性HTML及TeX源码形式获取，提交历史显示初始版本v1于2026年6月2日20:49:44 UTC上传，文件大小为5,813 KB。