arXiv Robotics· Naiyu Fang, Zhongjin Luo, Yuxin Mo, Siyuan Huang, Jianbo Liu, Yufei Liu, Zheyuan Zhou, Chenkai Jin, Xiaogang Wang, Hongsheng Li·· 7 小时前AI 评分38
OmniDex：将灵巧手抓取扩展到多样杂乱场景
OmniDex: Scaling Dexterous Hand Grasping to Diverse Cluttered Scenes
AI 导读
OmniDex 模型实现灵巧手抓取的最优性能，并在多样场景、视角和未见物体上展现强泛化能力。研究提出可扩展的 seed-and-filter 策略，构建了包含超 260 万个场景和 0.4B 场景专属抓取真值的基准。模型通过 Soft Winner-Takes-All 学习结合类人物理约束训练，并采用物理驱动排序，无需后优化延迟。
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