华科等提出 AdaRoboVLG:任务自适应视觉语言抓取,510 次真机抓取成功 83.3%
机器之心 · wechat · 2026-09-25
华中科技大学、北京大学、擎朗智能等机构提出 AdaRoboVLG,一个任务自适应的视觉语言抓取(VLG)框架,将「任务需要怎样抓」与「机械手如何稳定抓」解耦,用统一抓取接口(CGR + 抓取类型)连接任务理解与物理抓取合成,新能力和新机械手可接入同一底座而无需重训。
三层先验:
- 空间先验:DINOv3 特征提升至三维 + Contact-GraspNet,在 DexGraspNet 2.0 杂乱场景平均成功率 88.4%
- 认知先验:开放集功能推理(125 组评测,加 RAG+CoT 后功能部位/抓取类型准确率 94%/87%),语言引导目标抓取在 GraspClutter6D 和 GraspNet-1B 三手平均成功率 81.3%/86.0%
- 时序先验:SAM3 掩码跟踪 + DINOv3 跨帧一致性在线更新抓取约束,传送带动态抓取在线更新频率 5Hz
真机验证: 102 件日常物体、510 次真实抓取总体成功率 83.3%;传送带干扰下抓取成功率 89.7%;接入任务分配模块可实现双臂分拣,接入深度补全可处理透明物体,均无需重训基础策略。基础策略由 Isaac Sim 中 440 万次三手(DH3/Allegro/Inspire)抓取试验训练。
论文、代码与仿真环境均已开源。
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