该文综述了利用合成数据与模拟环境推进机器人布料操作的研究，涵盖衣物折叠关键点检测、T恤折叠的模仿学习（达人类84%表现）、从人类示范学习抓放策略、6-DoF位姿估计及现实差距跨越、MuJoCo等模拟器现实差距的开源基准评估、ClothesNet大规模3D服装数据集、合成图像训练物体检测器、SyntheticP3D数据集与CC3D方法、深度相机估计织物机械参数，以及CLOTH3D合成服装数据集。