arXiv · cs.RO· Xin Fei; Zhixuan Xu; Huaicong Fang; Fangjun Chen; Zhaoyu Mu; Rui Yang; Zhexi Luo; Lin Shao·· 12 天前精选AI 评分69
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T(R,O) Grasp++：面向杂乱环境的跨本体灵巧抓取基准与扩散框架
T(R,O) Grasp++: Cross-Embodiment Dexterous Grasping in Cluttered Environments at Scale
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作者提出 T(R,O) Grasp++，一个面向杂乱环境的跨本体灵巧抓取合成扩散框架，并构建约 0.5B 条抓取标注、覆盖八种灵巧手和约 5 万物体的仿真基准。实验称该模型在八种灵巧本体上平均成功率达 88%，推理时延仅 0.3s，推理样本效率提升 10 倍以上。该工作为预印本，结果基于仿真实验。
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