北大全新「机械手」算法:辅助花式抓杯子,GTX 1650实现150fps推断|NeurIPS 2023
手是人类与世界交互的重要部分,手的缺失会大大影响人类的正常生活。北京大学董豪团队通过将扩散模型和强化学习结合,使机械手能根据人手腕部的移动轨迹,自适应的抓取物体的不同部位,满足人类多样化的抓取需求,目前该工作已被NeurIPS2023接收。论文一作吴天昊,现为北京大学博士生,导师为董豪老师,研究方向为灵巧手操纵算法。