arXiv Robotics· Wenxuan Zhu, Yuze Wang, Jiangran Lyu, Jiayi Chen, Yixin Zheng, Mi Yan, Li Yi, Zhizheng Zhang, He Wang·· 2 小时前AI 评分27
Uni-PNP：统一抓取与非抓取策略学习，实现可泛化的物体位姿到达
Uni-PNP: Unified Prehensile and Non-prehensile Policy Learning for Generalizable Object Pose Reaching
AI 导读
Uni-PNP 是一个统一学习抓取与非抓取操作的策略，用于跨多样物体和夹爪的物体位姿到达。该方法先用接触动力学数据集预训练几何编码器预测接触引发的物体运动，再通过从可抓取到不可抓取物体的两阶段强化学习课程训练策略。实验在数百个已知物体上取得 76.39% 成功率，未见物体上 57.91%，分别超出最强基线 20.52 和 17.79 个百分点，并迁移到真实场景。
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