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Allegro Hand
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新型AI模型生成具有力预测的灵巧机器人抓取
研究人员开发了EquiDexFlow，这是一种新颖的SE(3)-等变流匹配模型，旨在为机器人手生成灵巧抓取。与将接触力视为次要验证步骤的先前方法不同，EquiDexFlow将腕部姿态、关节角度、指尖接触、表面法线和接触力的预测直接集成到模型中。这种方法确保了预测的抓取不仅在运动学上是合理的，而且在物理上是稳定的，通过构建满足接触力条件和摩擦约束。该模型在模拟和物理硬件上都表现出强大的性能，成功实现了开环抓取并保持试验。
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SECOND-Grasp框架使机器人获得语义抓取控制能力
研究人员开发了SECOND-Grasp，一个统一物理稳定性和语义理解以实现灵巧机器人抓取的创新框架。该系统利用视觉语言推理提出初始接触点，然后通过语义-几何一致性细化过程来完善这些预测，以确保跨多个视点的可行性。这种方法显著提高了抓取成功率，在已知物体上达到98.2%，在未知物体上达到97.7%，同时还增强了意图感知抓取能力。