DexGraspNet 2.0：在大规模合成杂乱场景中学习生成灵巧抓取

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对灵巧手在杂乱场景中抓取数据不足的问题，提出了一种大规模合成基准，包含1319个物体、8270个场景和4.27亿次抓取。论文提出了一种新颖的两阶段抓取方法，利用条件于局部几何形状的扩散模型进行高效学习，实验结果显示该方法在模拟实验中优于所有基准，并在真实场景中实现了90.7%的抓取成功率。

我们提出了一种统一的基于扩散的灵巧抓取生成模型(UGG)，整合物体、手部和接触点信息，以提高抓取的成功率和多样性，并在DexGraspNet数据集上取得了领先成果。

DexGraspNet UGG 多样性 成功率 抓取
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