虽然有可能有人喜欢折叠衣服，但这可能不是一个性趣的消遣。因此，加州大学伯克利分校AUTOLAB的研究人员开发了一种新的机器人方法，以创纪录的速度折叠服装（对于机器人），称为SpeedFolding。
使用机器视觉，称为双手动操作网络（BiMaMa-Net）的神经网络和一对工业机器人手臂，SpeedFolding每小时可以折叠30-40件随机定位的衣服，通常在两分钟内完成每件衣服的折叠。
虽然与人类相比，这个速度听起来并不令人印象深刻，但根据研究人员在下周举行的IRS2022上提交的一篇论文中的说法，以前的机器人服装折叠方法仅达到“3-6 FPH”（即“每小时折叠”）。这是亚哈夫·阿维加尔，塔米姆·阿斯福尔，加州大学伯克利分校的托尔斯滕·克罗格和肯·戈德堡以及卡尔斯鲁厄理工学院的拉尔斯·贝尔沙伊德的作品。
撇开速度成就不谈，这篇论文值得一读，以了解研究人员如何用技术术语描述服装折叠问题。他们写道：“可靠有效地折叠服装是机器人操作的长期挑战，”由于“复杂的动力学”和“服装的高维配置空间”。换句话说，衣服很容易起皱，而且可以到处都是。作为回应，他们提出了一个“双手系统”（使用双手），可以平滑皱巴巴的衣服，然后沿着研究人员给出的首选折叠线折叠。
根据作者的说法，以前的机器人服装折叠方法“主要集中在单臂操作上”，这可能是SpeedFolding的双手速度急剧增加的原因。
BiMaMa-Net神经网络在研究了4300个人类和机器辅助的例子后，学会了折叠衣服的能力，相关的工业机器人可以在120秒（平均）内从随机的初始位置折叠衣服，成功率为93%。此外，SpeedFolding可以推广（应用它所学到的知识）到不同于它训练的衣服的材料，形状或颜色的衣服上。
基本上，系统需要检查服装的初始状态（使用头顶摄像头），并计算用两只手臂抓住它的位置，以使服装进入折叠过程中的下一个所需步骤。
就机器人硬件本身而言，研究人员使用了一台ABB YuMi工业机器人，其夹持指尖“前由小型3D打印以改善抓握”。一个外观非常相似的机器人（YuMI IRB 14000）售价58000美元，因此在家中运行SpeedFolding的梦想目前并不在典型家庭的触手可及范围内。但这项技术最终可能会渗透到家用机器人技术。
目前，该论文的作者提到“纺织品制造和物流，工业和家庭洗衣，医疗保健和酒店业”是该技术的潜在应用。
