论文提出灵巧手动态抓取sim-to-real框架

论文作者提出名为 Catch It All! 的人形机器人 sim-to-real 抓取框架，仅用一台自我视角相机完成上手与下手抓取。作者称在 Unitree G1 上零样本部署，对训练中未见的 9 个物体成功完成抓取，包括低回弹毛绒玩具、半可变形玩具与薯片袋，以及接触时高回弹的刚弹物体。 作者称该框架可适应几何形状、可变形性、弹性等物理属性不同的新物体，并通过安全感知课程支持接近硬件极限的高频动作执行，包括低至 5 Nm 的腕部力矩限制。上述结果来自论文自述，尚未经同行评议或独立验证。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。