arXiv Robotics· Zeyuan Ren, Guanxun Zhao, Qi Li, Hao Wang, Wenlong Liao, Keyi Luo, Xijing Zhang, Zhiyuan Zhang, Jingye Cui, Qibin Gu, Zhichen Wang, Yucheng Hu, Liqiao Xia, Nan Bu, Zhengde Ma, Rankun Li, Xue Yang, Wende Xie·· 4 小时前AI 评分31
GRASP：面向双臂机器人操作的全局-局部表征对齐与空间-物理接地
GRASP: Global-Local Representation Alignment and Spatial-Physical Grounding for Bimanual Robotic Manipulation
AI 导读
GRASP 提出一种训练阶段的先验注入框架，用于细粒度双臂机器人操作。其物理接地流匹配损失通过可微正运动学（FK）监督 TCP 位姿与双臂相对位姿，并以有界噪声级加权补偿梯度衰减；同时引入从冻结 DINOv3 教师蒸馏的全局预测查询组和由 Grounding DINO 在注意力层监督的局部交互查询，两个教师在推理时移除。
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