GrasplDP: обобщаемые захваты с использованием латентной диффузии

GraspLDP представляет собой подход к созданию обобщаемой политики захвата с использованием латентной диффузии. Авторы утверждают, что существующие методы захвата часто не обобщаются на новые объекты или среды из-за их зависимости от конкретных данных и ограниченной способности к исследованию пространства захватов.

Для решения этой проблемы GraspLDP использует латентную диффузию для изучения широкого спектра возможных захватов. Модель обучается генерировать параметры захвата из латентного пространства, что позволяет ей создавать разнообразные и реалистичные захваты.

В GraspLDP используется диффузионная модель, обученная на данных о захвате, для создания новых захватов. Модель принимает в качестве входных данных информацию об объекте и окружающей среде и генерирует параметры захвата. Затем эти параметры используются для управления роботом-манипулятором для выполнения захвата.

Авторы провели эксперименты, чтобы оценить эффективность GraspLDP. Результаты показывают, что GraspLDP превосходит существующие методы захвата в обобщении на новые объекты и среды. Также показано, что GraspLDP способен генерировать захваты, которые являются как разнообразными, так и успешными.