CLARO：杂乱场景开放词汇抓取VLM智能体
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CLARO：杂乱场景开放词汇抓取VLM智能体
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AI 综述
2026年10月20日，arXiv Robotics 刊出 Sungsu Kim 等作者的预印本，提出 CLARO（CLutter-Aware Robot Orchestrator）。据该报道，CLARO 是一个 VLM 智能体，调度开放词汇目标检测、分割、6-DoF 抓取与非夹持推挤等感知与操作技能，用于在杂乱环境中定位并取出语言指定的目标；它记忆历史动作以支持长程执行，输出抓取位姿或 3D 路点，并可跨机械臂迁移而无需任务特定训练。报道称，在仿真与图像基准上平均成功率达 89.1%，高杂乱场景较最强对比方法相对提升超 16%，实机部署成功率为 88.8%。目前该工作处于预印本阶段，尚无同行评审或独立复现的跟进报道。
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最新进展10月20日 12:00
CLARO：用 VLM 智能体在杂乱环境中完成开放词汇抓取的机器人调度器报道时间线
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10月20日
- arXiv RoboticsCLARO：用 VLM 智能体在杂乱环境中完成开放词汇抓取的机器人调度器
CLARO 是一个 VLM 智能体，调度开放词汇目标检测、分割、6-DoF 抓取与非夹持推挤等技能，在杂乱环境中定位并取出语言指定的目标。它记忆历史动作以支持长程执行，输出抓取位姿/3D 路点，可跨机械臂迁移而无需任务特定训练。仿真与图像基准上平均成功率达 89.1%，高杂乱场景较最强对比方法相对提升超 16%；实机部署成功率为 88.8%。
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