抓取神经过程模型：提升机器人在不确定环境中的抓取能力
麻省理工学院（2024USNews美国大学排名：2）计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员最近设计了一种名为“抓取神经过程”（Grasping Neural Process）的深度学习模型，旨在帮助机器人在不确定的环境中更智能地抓取物体。该模型能够实时推断物体的隐藏物理特性，从而找到最稳定的抓取方式。与传统方法相比，这种新模型只需极少的交互数据，计算成本也大大降低。研究人员通过训练机器人在固定物体集上进行抓取实验，积累成功和失败的历史数据，从而推断出物体的物理特性。然后，机器人在适应…
