Kontinuierliches Lernen für 6-DoF-Greifsynthese durch Erfahrung und Demonstrationen
Der Preprint stellt ein kontinuierlich lernendes Framework für die 6-DoF-Greifsynthese mit Parallelbackengreifer in unstrukturierten Szenen vor. Das System nutzt einen speicherbasierten Bewerter in einem gelernten Embedding-Raum sowie die Rückgewinnung von Nutzerdemonstrationen, um sich während des Einsatzes aus Greifergebnissen anzupassen; die Netzwerkgewichte bleiben unverändert. In Simulation und über 1500 realen Greifversuchen erreicht die Methode nach nur 50 Online-Versuchen auf mehreren schwierigen Objektkategorien Erfolgsquoten über 90 % und übertrifft nach Anpassung alle evaluierten Baselines.