本文提出了一种基于学习的 3D 重建技术，以实现机器人夹抓系统中的几何感知，并通过 96 次机器人夹抓试验来验证了这种技术对于夹抓度量和识别非预期接触具有积极意义。

Oct, 2019

通过学习基于隐式表征的对象重建的最新进展，借鉴其思想，提出了一种高效且易于与深度神经网络集成的人体抓握模型表示，通过手、对象和接触区隐式表面的 3D to 2D 映射，生成高质量、物理合理的人体抓握姿态，实验结果表明，与现有方法相比，该方法取得了可比拟的性能。

Aug, 2020

利用几何信息推断三维场景中的互动信息和可能性，并在机器人和增强现实场景中进行实验，结果表明可以在新颖信搏的环境下以快速率进行预测。

Jun, 2019

通过编码形状和有效抓取的连续潜空间，CenterGrasp 框架结合了物体识别和整体抓取，实现了场景的强场景重建和六自由度抓取 - 姿态估计性能的显著改进。

Dec, 2023

本文介绍了一种新的方法，通过感知系统提供场景中所有物体的几何和语义信息，同时提供这些物体的可行抓取，以加速机器人操作的复杂度。通过详细的定量分析，我们展示了我们的方法通过在 30 帧 / 秒速度下提供竞争性能，以比较专门用于物体形状、姿态和抓取预测的最新技术方法。

May, 2023

本文提出了一种新的大型语言引导的形状抓取数据集（名为 Lang-SHAPE），用于学习 3D 部件的 affordance 和抓握能力，还设计了一种新颖的两阶段细粒度机器人抓握网络（名为 PIONEER）进行模型测试。结果表明，我们的方法在参考标识、affordance 推理和 3D 部分感知抓握方面实现了令人满意的性能和效率。

Jan, 2023

本文介绍了一种名为 NeuGraspNet 的新型方法，它使用神经立体表示和表面渲染的最新进展，学习了全局和本地的神经表面表示，并使用局部神经表面渲染问题对抓取进行重新解释，能够在遮挡的场景中操作，并展示了在移动机械手中应用的效果。

Jun, 2023

本文介绍了一种基于学习抓取提案网络和学习三维形状重建网络的机器人抓取规划方法，使用几何重建来优化抓取提案网络生成的抓取点，实现了在图像中看不到抓取位置的情况下，对已知和未知物体进行准确抓取。实验结果表明，与其他模型相比，该方法在抓取任务中取得了更高的成功率。

Mar, 2020

通过一种端到端的神经网络，将深度记录的场景直接转化为 6 个自由度平行夹具抓取的分布，其独特的抓取表示法将点云的 3D 点作为潜在的抓取接触点，并将 6 个自由度的抓取姿态与宽度根据观察到的点云减少到 4 个自由度，成功率可达 90% 以上。

Mar, 2021

本文提出一种基于强化学习的框架，通过连续地控制一个类人机械手，学习各种几何不同的实际物体的交互抓取。该框架在物体几何的显式表示方面进行了探索，并且通过符号距离隐式地指导搜索，最终表现出在更具挑战性的条件下学习的能力。

Nov, 2022