DemoGrasp

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DemoGrasp:一次演示是怎么实现灵巧手通用抓取的?
具身智能之心· 2025-10-10 00:02
点击下方 卡片 ,关注" 具身智能 之心 "公众号 >>直播和内容获取转到 → 具身智能之心知识星球 论文标题 : DemoGrasp: Universal Dexterous Grasping from a Single Demonstration 论文链接 : https://arxiv.org/abs/2509.22149 项目 主 页 : https://beingbeyond.github.io/DemoGrasp/ 分享介绍 点击按钮预约直播 多指灵巧手的通用抓取是机器人操作领域的核心挑战之一。尽管近年来已有方法借助强化学习(RL)成功学习闭环抓取策略,但高维、长时域探索的固 有难题使得复杂的奖励设计与课程设计成为必需,这往往导致其在面对多样物体时难以得到最优解决方案。 本文提出DemoGrasp—— 一种简单且高效的通用灵巧抓取学习方法。 该方法从抓取特定物体的单条成功演示轨迹出发,通过编辑轨迹中的机器人动作来 适配新物体与新姿态:调整腕部姿态可确定抓取位置,调整手部关节角度则可确定抓取方式。 本文将这种轨迹编辑过程构建为单步马尔可夫决策过程(MDP),并在仿真环境中通过RL对适用于数百个物体的 ...
仅需 1 次演示,机器人就能像人手一样抓遍万物?DemoGrasp 刷新灵巧抓取天花板
具身智能之心· 2025-10-04 13:35
点击下方 卡片 ,关注" 具身智能 之心 "公众号 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享,如有侵权,联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货,欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 : 具身智能之心知识星球 (戳我) , 这里包含所有你想要的。 让机器人用多根手指灵活抓取物体,听起来简单,却是机器人操作领域困扰多年的 "老大难" 问题。想象一下:从拿起手机、握住水杯,到夹起薄如纸 片的便签、捏起直径不足 3 厘米的纽扣。这些人类习以为常的动作,对机器人而言,每一步都是高难度挑战。 传统强化学习方法为了让机器人掌握抓取技能,往往要在高自由度(DoFs)的动作空间里反复试错,不仅需要设计复杂的奖励函数和训练课程,还常 常 "学了抓杯子,就忘了抓卡片",泛化能力极差。更棘手的是,仿真环境中训练出的 "抓取高手",一到真实场景就 "水土不服"——没有了精确的物理 参数和物体接触点等 "特权信息",仅靠 RGB 或深度相机的视觉输入,再加上光照、背景变化的干扰,成功率断崖式下跌。 而那些小巧、纤薄的物体,更是传统方法的 "噩梦":硬币容易从指缝滑落,卡片难以找到受力点,想要无碰撞地抓起它们,仿佛让机 ...