多指抓握的意想不到的高效表示

使用多指手抓握物体的问题近年来受到广泛关注。然而，要在真实和杂乱的环境中处理大量不熟悉物体仍然具有挑战性。在本工作中，我们提出了一种可以有效映射到多指抓握空间的表示方法。基于此表示，我们开发了一个简单的决策模型，仅使用数百至数千个训练样本即可为不同的多指抓握姿态生成准确的抓握质量分数。我们演示了该表示在真实机器人上的表现，在仅进行 500 次真实世界抓握尝试后即可实现 78.64% 的成功率，使用 4500 次抓握尝试可达 87%。此外，我们在使用多指手进行动态人机交互场景中实现了 84.51% 的成功率。