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DDF-HO: 条件定向距离场下的手持物体重建
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于优化的操作规划框架，通过学习符号距离场来表示场景中物体，实现多种模型的学习和表示，适用于基于优化的规划。通过学习运动学和动力学模型解决挂杯子和推动物体等任务，符号距离场是对象的共同表示。
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关键要点
- 提出了一种基于优化的操作规划框架。
- 目标是学习表示场景中物体的符号距离场。
- 符号距离场可以学习和表示多种模型，准确性高于点云和占用度量表示。
- 适用于基于优化的规划。
- 通过学习运动学和动力学模型解决挂杯子和推动物体等任务。
- 符号距离场是对象的共同表示。
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