arXiv cs.RO· Millicent Schlafly, Fabio Schaub, Diogo Costa Pais, Luca Lelli, Janne Dvorak, Claire Colmont, Sven Marti, Mark D. Fuge·· 2 小时前精选AI 评分62
基于可微几何修复的按需机器人装配
On-Demand Robotic Assembly via Differentiable Geometric Part Repair
AI 导读
论文提出一条端到端自主流水线，用生成式 AI 智能体把用户提示转成初始 3D 几何，再通过基于梯度的修复阶段反向传播图注意力网络代理来调整构件几何，兼顾视觉保真与物理约束。在 60 个新自然语言输入中，该方法为 86.7% 的输入实现了可机器人拧螺丝的几何修正，比此前工作提升十倍。作者用两台 UR5e 机器人对其中十个结构进行了物理装配演示。
推荐理由
论文给出从自然语言到可装配木构件的端到端流程，并用两台 UR5e 验证了部分结构的实际装配。
来源：arXiv cs.RO · arxiv.org