GTX
北大全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断｜NeurIPS 2023
手是人类与世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢残障）会大大影响人类的正常生活。北京大学董豪团队通过将扩散模型和强化学习结合，使机械手能根据人手腕部的移动轨迹，自适应的抓取物体的不同部位，满足人类多样化的抓取需求，目前该工作已被NeurIPS2023接收。论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.06038站长网2023-11-15 21:11:070000
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