最新 IROS 2024：实时调整，灵活抓取！大语言模型赋能机械臂抓取

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读： 近年来，大型语言模型（LLMs）在多个领域展现出了卓越的推理能力，逐渐成为各行各业的重要工具。然而，在机器人领域，LLMs的应用目前主要局限于操作规划任务，尚未充分发挥其在机器人操作中的潜力，尤其是在精确的抓取任务中。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题：RT-Grasp: Reasoning Tuning Robotic Grasping via Multi-modal Large Language Model 论文作者：Jinxuan Xu, Shiyu Jin, Yutian Lei, Yuqian Zhang and Liangjun Zhang 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.05212 项目地址：https://sites.google.com/view/rt-grasp 本文提出了一种创新的方法——推理调优（Reasoning Tuning），旨在解决这一问题。通过在训练过程中加入推理阶段，该方法让LLMs能够生成数值预测，尤其是在机器人抓取任务中的关键数值输出，如抓取姿势。得益于LLMs强大的推理能力 ………………………………