DexSinGrasp：灵巧手抓取新突破

新加坡国立大学邵林团队提出 DexSinGrasp，通过强化学习实现物体分离与抓取的统一策略，显著提升灵巧手在杂乱环境中的操作效率和成功率。该方法结合分段式奖励函数、课程学习及教师—学生策略蒸馏技术，克服传统多阶段方法的局限性。实验结果表明，DexSinGrasp 在密集排列和随机排列场景下均表现出优越性能，并在实机测试中成功完成复杂任务。
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