本文介绍了GNFactor，一个用于机器人操作的可视化行为复制系统。该系统结合深度三维体素表示和神经网络，优化了3D场景理解。通过自我监督学习和几何知识，GNFactor能够在未知物体上实现操作技能的泛化。此外，研究提出了基于抓取姿势融合的方法，提高了抓取的可行性和准确性，并在零样本任务中表现良好。

该文提出了一种基于在线抓取姿势融合的可抓取性感知移动操作方法，用于强化学习。通过整理抓取姿势，消除冗余和异常值，并将其编码为一个抓取姿势观察状态，用于评估抓握可行性。