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Sim-Grasp：使用综合基准学习杂乱环境中的六自由度抓取策略
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
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2 months ago
基于复杂形状的双臂操作中约束的 6 自由度抓取生成
提出了一种基于扩散的抓取生成模型 CGDF（Constrained Grasp Diffusion Fields），它可以适应任意物体的复杂几何形状，并在目标区域上生成密集的抓取。通过使用部分引导的扩散方法，实现了高效率的约束抓取，无需通过
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3 months ago
多吸盘夹爪的无模型式机器人抓取算法在拣选垃圾箱中的应用
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
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a year ago
使用神经网络生成高自由度夹持器的抓取姿态
本文提出了一种基于神经网络的学习方法，用于表示高自由度手的抓握姿势，并生成一个包含多种可能抓握的扩充数据集以避免模型的不确定性。该方法使用一致性损失函数和碰撞损失函数进行训练，在多个数据集上均取得了高精度，同时可以应用于噪声对象模型。
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5 years ago
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