ICLR 2024 | 从如何抱猫猫谈起：一个示范解决一类物体的强泛化灵巧操作

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我们提出了SparseDFF，一种用于灵巧操作的深度特征学习方法，它通过蒸馏的方式优化2D视觉大模型特征同时构建3D特征场，使机器人能够像人类一样理解不同实例之间的语义对应关系，从而通过优化的方法在多种场景实现高效的one-shot灵巧操作迁移。真机实验表明， SparseDFF是相同实验设置下最先进（SOTA）的灵巧抓取方法 。 论文标题： SparseDFF：Sparse-View Feature Distillation for One-Shot Dexterous Manipulation 论文链接： https://arxiv.org/abs/2310.16838 代码链接: https://github.com/helloqxwang/SparseDFF 网站链接： https://helloqxwang.github.io/SparseDFF/ 一、抱猫猫：一种强泛化的灵巧操作 人类与环境的交互以手作为媒介来完成，通过手进行各种操作对我们来说习以为常却必不可少。机器人和环境的交互的媒介是末端执行器（End Effector）——它可以是一个夹子、一个吸盘，也可以和人类 ………………………………