北大全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断｜NeurIPS 2023

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原标题：北大全新「机械手」算法：辅助花式抓杯子，GTX 1650实现150fps推断｜NeurIPS 2023

关键字：物体,人类,机械手,姿态,梯度

文章来源：新智元

内容字数：3869字

内容摘要：新智元报道编辑：LRS 好困【新智元导读】新方法结合扩散模型和强化学习，将抓取问题分解为「如何抓」以及「何时抓」，平价显卡即可实现实时交互。手是人类与世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢残障）会大大影响人类的正常生活。北京大学董豪团队通过将扩散模型和强化学习结合，使机械手能根据人手腕部的移动轨迹，自适应的抓取物体的不同部位，满足人类多样化的抓取需求，目前该工作已被NeurIPS 2023接收。论文…

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。