Grasping进阶
ETH团队提出基于记忆的6-DoF抓取持续学习框架,真机抓取成功率超90%
ETH Zurich研究者在一篇预印本中提出一种用于六自由度抓取合成的持续学习框架。该方法通过在隐空间中使用记忆打分器,让抓取结果和用户演示即时更新未来决策,无需更新网络权重。在超过1500次真机抓取中,自适应后方法在多个困难类别上成功率超过90%,并在混合场景中达到89.6%成功率。
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ETH Zurich研究者在一篇预印本中提出一种用于六自由度抓取合成的持续学习框架。该方法通过在隐空间中使用记忆打分器,让抓取结果和用户演示即时更新未来决策,无需更新网络权重。在超过1500次真机抓取中,自适应后方法在多个困难类别上成功率超过90%,并在混合场景中达到89.6%成功率。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。