TAG:机器人抓取

浙江大学Grasp Lab研发的GL-Robot复合多连杆二指夹爪，通过‘AI+mechanism’深度融合，在手机构优化、无传感力感知和智能规划三大维度实现突破。其创新性验证了灵巧手与触觉感知可解耦，无需昂贵传感器即可实现高精度力控，为机器人抓取提供了低成本、高适应性的新解决方案。

机器人大讲堂

2025-12-31 17:38

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中国地质大学团队在《Nature Communications》发表突破性研究成果，研发出刚-柔-软复合结构仿人手指。该机械手指结合3D打印骨骼、柔性关节和硅胶皮肤，既能托举自重20倍的重物，又能无损抓取豆腐、蛋黄等脆弱物品，解决了传统机械手力量与柔顺性难以兼顾的技术难题，在服务、医疗和农业领域具有广泛应用前景。

机器人大讲堂

2025-11-17 10:41

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中国浙江大学团队研发的GL-Robot六自由度机械臂，通过创新的堆叠四连杆机构和AI驱动的电流感知技术，实现了从捏鸡蛋到举哑铃的宽范围力控制。这款双指机械臂具备自适应抓取模式切换能力，无需专用传感器即可精确感知力度，解决了机器人抓取中力量与精细控制的长期矛盾，在工业和精密操作领域具有重要应用价值。

机器人大讲堂

2025-11-07 10:25

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本文介绍了一种新型仿生机械手设计，融合磁性硅胶皮肤与刚性骨架结构，集成真空吸盘实现包裹式、平行式和吸附式三种抓取模式。通过霍尔传感器实时检测硅胶薄膜形变，提供触觉力感知和物体尺寸探测能力。实验验证了该机械手在外卖打包等现实场景中的自主抓取适应性，展示了多模式抓取与磁触觉感知的协同优势。

CAAI认知系统与信息处理专委会

2025-10-26 22:21

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阿米奥冯骞团队提出LensDFF创新方案，通过语言增强的稀疏特征蒸馏技术，让机器人仅需单视角演示就能实现高灵巧度抓取。该方案结合语言特征对齐、五种抓取原语驱动和Real2Sim评估流水线三大创新，有效解决了传统方法的多视角依赖和计算效率问题，在仿真和真实场景中均展现出优异的抓取成功率。

具身智能大讲堂

2025-10-24 17:31

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