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Shadow Hand
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DexMani框架提升机器人手部物体旋转的灵活性
研究人员开发了DexMani，一个旨在提高机器人手部灵巧物体旋转能力的新框架。该系统将人类演示数据转移到强化学习中进行指导，重点关注接触转换如何影响手部继续旋转的能力。DexMani在Shadow Hand、Allegro Hand和LEAP Hand等多种机器人手上都表现出高成功率，优于现有方法并产生更平滑的运动。
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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。