北大全新「機械手」算法：輔助花式抓杯子，GTX 1650實現150fps推斷｜NeurIPS 2023

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原標題：北大全新「機械手」算法：輔助花式抓杯子，GTX 1650實現150fps推斷｜NeurIPS 2023

關鍵字：物體,人類,機械手,姿態,梯度

文章來源：新智元

內容字數：3869字

內容摘要：新智元報道編輯：LRS 好困【新智元導讀】新方法結合擴散模型和強化學習，將抓取問題分解為「如何抓」以及「何時抓」，平價顯卡即可實現實時交互。手是人類與世界交互的重要部分，手的缺失（如上肢殘障）會大大影響人類的正常生活。北京大學董豪團隊通過將擴散模型和強化學習結合，使機械手能根據人手腕部的移動軌跡，自適應的抓取物體的不同部位，滿足人類多樣化的抓取需求，目前該工作已被NeurIPS 2023接收。論文…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。