机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学等机构联合团队提出MetaFold，一种基于语言引导和基础模型的多类别衣物折叠机器人框架。该框架采用分层设计，将任务规划与动作预测分离，提升泛化性与可解释性。研究团队构建并开源了包含1210个服装和3376条轨迹的大规模数据集。实验表明，MetaFold在仿真环境中成功率高达79%-97%，显著优于现有方法，并具备跨数据集泛化能力。真实环境测试中，MetaFold通过xArm6机器人成功完成多种衣物折叠任务，验证了其实用性与鲁棒性。该成果已被机器人顶会IROS 2025接收。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/6raX5prm2hBNMu2_WHELaQ
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