IROS 2024 | 借助地形抓取“不可抓取”的物体，清华AIR和北大出品

文章预览

本文旨在解决机器人操作中使用两指夹持器抓取缺乏明显抓取特征的物体的挑战。传统预抓取方法对不同形状物体泛化性有限，对不同场景适应性有限。为此，清华大学智能产业研究院赵昊老师，北京大学董豪老师、朱毅鑫老师的团队联手提出了PreAfford，这是一种新颖的预抓取规划框架，结合了点级Affordance表示和接力训练方法，构建出可实机部署的预抓取算法。仿真和真机的实验结果表明，PreAfford显著提高了抓取成功率，能自然适应于多种形态物体和复杂混合场景。 论文名称： PreAfford: Universal Affordance-Based Pre-Grasping for Diverse Objects and Environments  论文链接： https://arxiv.org/pdf/2404.03634 代码链接： https://github.com/Robot-K/PreAfford 项目网站： https://air-discover.github.io/PreAfford 一、研究动机 机器人操作中常使用两指夹持器抓取物体，然而生活中大量物体缺乏明 ………………………………