研究人员开发了GROW$^2$（GROunding Which and Where，选择哪个与定位在哪里），一种新颖的方法，使机器人能够创造性地使用物体作为工具，即使是它们未被设计用于的任务。该方法通过将过程分层地划分为语义和几何层面，来解决开放世界可供性基础（affordance grounding）的挑战。GROW$^2$利用视觉语言模型进行常识推理来选择工具和相关部件，并利用视觉基础模型在3D空间中精确地定位这些部件。实验表明，GROW$^2$在可供性预测方面超越了当前最先进的方法，并在模拟和现实世界的机器人工具使用场景中展现出强大的泛化能力。 AI
影响 通过实现超越预定义功能的灵活工具使用，增强了机器人的适应性和创造性问题解决能力。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器人工具使用新方法的学术论文。
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arXiv:2606.30632v1 Announce Type: cross Abstract: Can the robot use a plate to cut a cake if no knife is available? Tool use greatly expands robot capabilities, but to use tools creatively beyond their intended functions, the robot faces the challenge of $\textit{open-world affor…
Can the robot use a plate to cut a cake if no knife is available? Tool use greatly expands robot capabilities, but to use tools creatively beyond their intended functions, the robot faces the challenge of $\textit{open-world affordance grounding}$: select an open-category object …