1650实现150fps推断

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