GRASP：双臂操作的全局-局部表征对齐框架
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GRASP：双臂操作的全局-局部表征对齐框架
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AI 综述
Zeyuan Ren 等提出面向双臂机器人精细操作的训练期先验注入框架 GRASP，通过物理锚定的流匹配损失经可微前向运动学监督工具中心点位姿与臂间相对位姿，并引入经 DINOv3 蒸馏的全局查询组与 Grounding DINO 监督的局部交互查询；两个教师模型在推理时均被移除，部署管线保持为标准关节空间流策略，仅额外加入学习到的查询路径。 仿真与实机长时程双臂任务实验显示，两种先验在不同部署条件下互补：完整模型在分布内部部署中表现更优，蒸馏查询分支在强视觉随机化下更适用。
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最新进展10月19日 12:00
GRASP：面向双臂机器人操作的全局-局部表征对齐与空间-物理锚定报道时间线
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10月19日
- arXiv cs.ROGRASP：面向双臂机器人操作的全局-局部表征对齐与空间-物理锚定
GRASP 提出一种面向双臂机器人操作的训练阶段先验注入框架，通过物理锚定的流匹配损失经可微前向运动学（FK）监督工具中心点（TCP）位姿与臂间相对位姿，并引入经 DINOv3 蒸馏的全局查询组与 Grounding DINO 监督的局部交互查询，推理时移除教师模型。仿真与实机长时程双臂任务实验显示两种先验在不同部署条件下互补：完整模型在分布内部部署中表现更优，蒸馏查询分支在强视觉随机化下更适用。
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