支持廣泛的機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用。

原標(biāo)題：重塑跨智能體靈巧手抓取，NUS邵林團(tuán)隊(duì)提出全新交互式表征，斬獲CoRL Workshop最佳機(jī)器人論文獎(jiǎng)
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：6893字

靈巧抓取的新突破：D(R，O) Grasp 方法

近年來，靈巧抓取作為機(jī)器人操作領(lǐng)域的一個(gè)核心挑戰(zhàn)，吸引了越來越多的研究關(guān)注。新加坡國立大學(xué)的邵林團(tuán)隊(duì)在此領(lǐng)域取得了新進(jìn)展，提出了一種名為 D(R，O) Grasp 的統(tǒng)一表示方法，旨在解決靈巧手與物體之間復(fù)雜的交互關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)跨智能體靈巧抓取的高效與魯棒。

1. 研究背景

靈巧抓取要求機(jī)器人手能夠與各種形狀的物體實(shí)現(xiàn)精確而穩(wěn)定的交互。然而，現(xiàn)有的抓取策略通常需要為不同的機(jī)器人手型和物體形狀單獨(dú)優(yōu)化，導(dǎo)致泛化能力不足。為了克服這一問題，邵林團(tuán)隊(duì)提出 D(R，O) Grasp 方法，通過交互中心的統(tǒng)一表示，提升了靈巧抓取的效率和魯棒性。

2. D(R，O) Grasp 方法概述

D(R，O) Grasp 方法主要包含三個(gè)部分：基于對(duì)比學(xué)習(xí)的配置不變預(yù)訓(xùn)練、D(R，O) 表征預(yù)測以及基于 D(R，O) 表征的抓取姿態(tài)生成。該方法通過捕捉機(jī)器人手與物體之間的空間關(guān)系，實(shí)現(xiàn)在不同手型與物體幾何形狀之間的廣泛泛化。

3. 關(guān)鍵技術(shù)

首先，配置不變的預(yù)訓(xùn)練通過對(duì)齊不同配置下的幾何特征，提升了模型的泛化能力。接著，D(R，O) 表征作為相對(duì)距離矩陣，允許在多種機(jī)器人手型與物體之間建立聯(lián)系。最后，基于 D(R，O) 表征的抓取姿態(tài)生成，采用多點(diǎn)定位技術(shù)高效計(jì)算機(jī)器人手點(diǎn)云，優(yōu)化過程簡單迅速。

4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與應(yīng)用

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法在抓取成功率、姿態(tài)多樣性和生成效率等方面均顯著優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。尤其是在真實(shí)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)中，D(R，O) Grasp 方法在 10 個(gè)全新物體上的成功率達(dá)到了 89%。

5. 結(jié)論

通過 D(R，O) Grasp 方法，邵林團(tuán)隊(duì)為靈巧抓取提供了新的解決方案，展示了良好的泛化能力和高效性。該研究不僅推動(dòng)了機(jī)器人抓取技術(shù)的發(fā)展，也為未來更廣泛的機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

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作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)