arXiv · cs.RO· Haoyuan Wang, Shuai Peng, Yongkai Liao, Yuxiao Sun, Wei Luo, Xinxing Chen, Jian Huang·· 10 小时前AI 评分58
论文 / 摘要阅读
SomaAlign：面向软体机器人抓取的可靠性感知多模态表征学习
SomaAlign: Reliability-Aware Multimodal Representation Learning for Soft Robotic Grasping
AI 导读 · 根据来源整理
作者提出 SomaAlign，一种面向软体机器人抓取的三阶段多模态表征学习方法，并配套发布 Soma 数据集。Soma 包含 100 个物体、1000 条连续抓取轨迹和 74914 个多模态样本，覆盖远程 RGB、手部 RGB、深度、触觉、IMU 与结构化文本；另构建 Soma-Success 抓取结果数据集，1000 次试验经质量控制保留 998 次。方法先以掩码重建估计各模态相对可靠性，再用成对自适应温度的可靠性感知对比对齐调整对齐锐度，并以冲突感知语义约束提升样本内跨模态一致性。
本站目前提供摘要
以上是对来源材料的中文整理，不是完整论文或全文。研究方法、数据与完整论述请到来源页面核对。
前往 arXiv · cs.RO 阅读原文 ↗来源：arXiv · cs.RO · arxiv.org