重塑跨智能体灵巧手抓取，NUS邵林团队提出全新交互式表征，斩获CoRL Workshop最佳机器人论文奖

新加坡国立大学邵林团队提出D(R,O) Grasp方法，通过建模机器人手与物体的交互关系，实现跨智能体灵巧抓取。该方法由三部分组成：对比学习预训练、D(R,O)表征预测和抓取姿态生成。实验结果显示，该方法在抓取成功率（89%）、姿态多样性及计算效率上显著优于现有方案，并获得CoRL 2024 MAPoDeL Workshop最佳机器人论文奖。这一成果为未来灵巧抓取技术发展提供了新的方向。
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