본 논문은 다양한 유형의 옷에 대한 다양한 조작 작업을 수행할 수 있도록 하는 범용 의류 조작을 위한 CLASP(CLothes mAnipulation with Semantic keyPoints)를 제시합니다. 기존 방법들이 변형 가능한 직물의 복잡한 고차원 기하학으로 인해 접기나 펼치기와 같은 특정 작업으로 제한되는 것과 달리, CLASP는 인식과 행동 모두에 중요한 희소 공간-의미론적 표현인 의미론적 키포인트(예: "오른쪽 어깨", "왼쪽 소매" 등)를 사용합니다. 심층 이미지에서 효과적으로 추출할 수 있는 옷의 의미론적 키포인트는 광범위한 의류 조작 정책을 나타내기에 충분합니다. CLASP는 의미론적 키포인트를 활용하여 LLM 기반 작업 계획과 저수준 작업 실행을 2단계 계층 구조로 연결합니다. 광범위한 시뮬레이션 실험을 통해 CLASP가 다양한 유형의 옷에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 보여줍니다. 또한, 접기, 펼치기, 걸기, 놓기 등 네 가지 작업에 대한 Kinova 이중 암 시스템 실험을 통해 실제 로봇에서 CLASP의 성능을 확인했습니다.
