该研究论文介绍了 Sim-Grasp，该系统结合了先进的语言模型，以增强杂乱环境下的物体操作能力。Sim-Grasp 通过引入 Sim-Grasp-Dataset 和 Sim-GraspNet，成功地生成点云下的抓取姿势。Sim-Grasp 成功率达到了 97.14% 的单一物体抓取和 87.43% 和 83.33% 的混合环境抓取（分级 1-2 和分级 3-4 的物体）。通过结合文本和盒子提示进行目标识别，Sim-Grasp 实现了对物体的无关和有关抓取，推动了智能机器人系统的发展。

May, 2024

Sim-Suction 是在动态摄像机视角下针对移动操作平台设计的鲁棒的物体感知吸盘夹持策略。它包括 Sim-Suction-Dataset，这是一个基于分析模型和动态物理仿真相结合的基准合成数据集，用于生成精确的吸盘夹持位姿注释信息，并利用其中的点云可视化信息从 Sim-Suction-Dataset 中学习点云特征，实现在复杂混杂环境中的可靠夹取。

May, 2023

提出了一种基于数据生成和模拟到真实世界迁移学习的机器人抓握框架，该框架通过减少模拟和实际之间的差距，解决了数据稀疏、传感器数据和接触模型不准确等问题，在单一物品、复杂形状物品和多物品的机器人抓握场景下分别获得了 90.91%、85.71% 的高成功率。

Jan, 2023

将优化方法与生成模型相结合，我们开发了一个新颖的方法来在杂乱的环境中生成五指抓取样本，并通过评估模型改进了抓取质量和碰撞概率，显著提高了在复杂情境中进行五指抓取的实用性。

Apr, 2024

本文介绍了一个大规模机器人灵巧抓取数据集 DexGraspNet，由于我们提出的高效合成方法生成，可以普遍应用于任何灵巧的机械手。结果显示我们的数据集比以前的具有更多物体和抓取、更高的多样性和质量，并通过多个算法在本数据集上进行的训练，大幅提高了机器人灵巧抓取的准确性。

Oct, 2022

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

该论文研究了使用普通深度传感器从单个视点捕获的混乱场景中，通过并联夹具进行六自由度抓取的问题，并提出了一个基于学习的框架，在高层次上依赖于单次抓取提案网络来有效地预测建议抓取点。实验证明，此方法可以大幅度优于现有技术。

Oct, 2019

本研究提出了一种基于部分点云观察的，用于在杂乱场景中规划指定物体 6 自由度抓取的方法，其性能比基线方法高出 17.6%，能够成功清理包含 23 个未知物体和 51 次抓取操作的 9 个杂乱桌面场景，并利用我们学习到的碰撞检查模块来推理有效的抓取顺序，以检索不易到达的物体。

Dec, 2019

这项研究关注于在人类中心环境中操作的机器人，通过整合视觉定位和抓握能力，根据用户指令高效操纵物体。首先创建了一个基于 OCID 数据集中杂乱室内场景的难题基准，其中生成指代表达式并与 4 自由度的抓握姿势相连接，然后提出了一种新颖的端到端模型（CROG），利用 CLIP 的视觉定位能力直接从图像 - 文本对中学习抓握综合。实验结果表明，CROG 在挑战性基准测试中显著改善了定位和抓握能力，经过模拟和硬件的广泛机器人实验证明了该方法在具有杂乱物体的挑战性交互抓握场景中的有效性。

Nov, 2023

该论文提出了一种用于多吸盘吸取夹具的无模型预测抓取姿势的新方法，通过神经网络预测了图像中像素级别的抓取质量，进而确定了最佳夹具选择和相应的抓取姿势，同时引入了一种用于训练抓取质量网络的自动标注方法。在具有不同难度的实际工业应用中进行的实验评估证明了我们方法的有效性。

Jul, 2023