arXiv cs.AI· Yulin Liu, Lai Wei, Yen-Jen Wang, Akash Sharma, Pieter Abbeel, Henrik I. Christensen, Haozhi Qi·· 6 天前AI 评分34
GOTT：基于可复用跨本体原语的物体中心灵巧操作
GOTT: Object-centric Dexterous Manipulation with a Reusable Cross-Embodiment Primitive
AI 导读
GOTT 是一个围绕单一跨本体接触获取原语构建的 reach-acquire-move 框架，可将机器人无关的物体轨迹与 reach 规格转化为多指手的稳定接触与运动跟踪。仿真与真实实验显示，GOTT 能在多种物体、臂手平台以及已见和未见手部形态上建立稳健接触，并持续提升端到端任务成功率，优于开环抓取执行。
正文 · AI 翻译
摘要：基础模型和大规模人类数据提供了丰富的操作意图来源，但将这些意图转化为多指机器人行为仍然困难。灵巧手仍然缺乏一种可复用的底层原语，能够在不同任务和不同本体之间可靠地建立接触。我们提出 GOTT，一个围绕单一跨本体接触获取原语构建的 reach-acquire-move 框架。给定一个与机器人无关的物体轨迹和一个 reach 规格，GOTT 首先将手带到任务相关的接触区域附近。随后，共享的闭环原语从这个近似初始化中建立稳定接触，而一个以位姿为条件的控制器跟踪期望的物体运动。Reach 规格可以来自具有未来意识的规划、外部模型或人类演示，而原语和跟踪后端保持不变。仿真和真实世界实验表明，GOTT 能够在多样化的物体、臂手平台以及已见和未见的手部形态上建立稳健接触。与开环抓取执行相比，它还持续提升了端到端任务成功率。
| 评论： | 项目页面：this https URL |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；计算机视觉与模式识别（cs.CV） |
| 引用为： | arXiv:2610.03861 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2610.03861v2 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.03861 arXiv 颁发的 DOI，通过 DataCite |
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2026年10月2日星期五 17:58:42 UTC（8,136 KB）
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org