单点云预测抓取
该网络通过接触表示显著降低预测维度，实现对未知物体的快速多指抓取预测，优于现有三指手的最优方法。
Mingze, Wei · Yaomin, Huang · Xu, Zhiyuan · 刘宁 · Che, Zhengping · 张新宇 · 沈超敏 · Feifei, Feng · Shan, Chun · Tang, Jian
2023
CMG-Net以单次拍摄的点云为输入，端到端输出多指抓取姿态和手部构型，无需物体模型或迭代搜索，大幅简化部署流程。
在公开基准上，CMG-Net的抓取成功率等指标大幅领先现有最优方法，验证了接触表示与网络设计的有效性。
完全使用合成数据训练的模型在真实机器人上表现良好，可大幅降低真实数据采集成本与时间。