由于难以建模彼此的材料颗粒，颗粒材料如沙子或水稻的操纵仍然是一个未解决的挑战。目前的方法倾向于简化材料动态并省略颗粒之间的相互作用。在本文中，我们建议使用基于图形的表示来模拟材料和刚体操纵它的刚体的相互作用动态。这允许规划操纵轨迹以达到材料的所需配置。我们使用图形神经网络（GNN）通过消息传递来模拟粒子交互。为了规划操纵轨迹，我们建议最小化粒状粒子分布和所需配置之间的Wasserstein距离。我们证明，在模拟和实际情况下，该方法能够将粒状材料倒入所需的配置中。
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