二维码已放在图片底部,复制后可直接发送给好友。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体...
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型,就能实现毫米级位姿微调的通用框架。该框架可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整,使平均位置误差缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开。
手机端可长按图片保存。