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AdaRoboVLG：适用于不同机械手的任务自适应视觉语言抓取框架
7 小时前
华中科技大学、北京大学及擎朗智能等机构的研究者，共同提出了AdaRoboVLG这一任务自适应视觉语言抓取框架。该框架巧妙地将任务需求与机械手的物理抓取能力进行解耦，通过统一的抓取接口，实现了任务理解与物理抓取的合成。上层将任务情境转化为具体的抓取约束，而下层则针对不同的机械手生成稳定的抓取姿态。AdaRoboVLG框架融合了空间、认知、时序三类基础模型先验，生成可灵活组合的抓取约束，并搭配可跨机械手复用的基础抓取策略。只需配置对应机械手的运动学映射和兼容抓取类型，即可轻松接入新的机械手。经过多组仿真与真机实验验证，该框架在杂乱场景抓取、语言引导功能性抓取以及动态目标跟踪抓取等任务中均展现出卓越性能。无需重新训练基础抓取策略，仅通过接入新模块，即可扩展双臂分拣、透明物体处理等新能力，为可扩展机器人抓取提供了切实可行的路径。然而，该框架目前仍存在上层推理误差、感知噪声等局限，未来可通过触觉闭环、预操作等方向进行进一步优化。
