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dexterous robotic hands
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利用物体中心的视觉可承受能力学习巧妙抓握
本研究介绍了一种在深度强化学习循环中嵌入面向对象视觉助力模型的方法,以学习优先选择与人类喜欢的对象区域相同的抓握策略,实现对物体的灵活抓握能力。通过 40 个物体的实验,表明该方法可以显著提高抓握策略效能,泛化能力较强,比普通基线方法的训练
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4 years ago
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