李飞飞团队佳作不断：聚焦机器人抓取交互，让机器人操作真正地适应各种环境

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机器人操作课题涉及与环境中物体的复杂交互，而如何有效地表示这些交互中的约束是关键问题。斯坦福大学AI团队发表的论文“ReKep: Spatio - Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation”的论文提出的创新方法，为机器人操作带来了新的突破。该方法将机器人操作任务表示为约束，通过关键点映射的方式实现。ReKep 可分解任务为多阶段约束，能自动从RGB-D的观察和语言指令中获取关键点和约束的信息，在轮式单臂和固定式双臂平台上进行实验。 ▲ 图1｜Relational Keypoint Constraints (ReKep)©️【深蓝AI】编译 传统的方法在处理多样性任务、自动化标注和实时优化等方面存在挑战。例如，使用相对姿势来表示约束的方法虽然直接且广泛使用，但刚性变换无法描绘几何细节，需要事先获取物体模型，且不能处理可变形物体。而数据驱动的方法虽 ………………………………