SpaHybGen 是一个“学习+优化”混合机器人抓取框架:先用神经网络从噪声深度观测中提取与具体机械手无关的空间接触特征,再用可微优化器为关节型多指手计算稳定抓取;一次训练后可在零样本条件下驱动 7 种不同机械手(2–5 指),在半杂乱场景中的抓取成功率为 94.3%–98.0%,并实现密集杂乱场景下 20 Hz 动态抓取和多手协调。
值得关注:本研究把“抓取智能”从“为某个机械手学动作”转向“学习跨硬件共享的接触表示”,让感知模块和动作优化模块可以被不同机器人复用。 对“基础模型/通用机器人”主题来说,它提供了一个“硬件无关接口+可微优化”的架构案例,而不仅…