arXiv cs.RO 机器人学· Zhiyuan Wu, Xiangyu Zhang, Zhuo Chen, Jiankang Deng, Rolandos Alexandros Potamias, Shan Luo·· 2 小时前精选AI 评分54
DiffMorphGrasp：以手部形态为条件的跨本灵巧抓取扩散框架
DiffMorphGrasp: A Diffusion Framework Conditioned on Hand Morphology for Cross-Embodiment Grasp Generation
AI 导读
DiffMorphGrasp 提出首个将手部形态信息纳入生成过程的扩散框架，用于跨本体灵巧抓取。该方法把多种机械手的抓取映射到统一参考手位姿，并以手部运动学图结构与物体几何作为生成条件，同时引入在运动学结构上计算关节级误差的损失函数约束生成抓取。作者还构建了新的跨形态抓取生成基准，实验显示该方法对未见过的手部形态具有较强的零样本泛化能力。
推荐理由
论文把不同机械手映射到统一参考手位姿并以运动学图作条件，为跨本体抓手迁移提供了可迁移的方法路径。
来源：arXiv cs.RO 机器人学 · arxiv.org