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主讲人：许可淳 | 浙江大学博士生
2025.04.01 20:00
80分钟
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本报告聚焦于混杂场景下机器人的物体抓放序列规划，这是实现机器人智能操作的核心挑战之一。现有机器人主要局限于简单场景中的机械抓放动作，难以达到开放混杂场景的多步灵活抓放能力。主流方法通常通过大模型实现泛化，但在复杂场景下效果有限；或者采用端到端视觉策略学习，但面临数据需求高、泛化能力不足的问题。
本报告主要介绍分享人在混杂场景物体语义抓放以及多物体重排等方面的研究进展，通过人类启发的试错和目标对齐等思维模式，以及主动感知能力，构建了高效可泛化的序列抓放策略，提高了机器人在多步抓放的成功率、效率和泛化能力。
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