北京大学 发布 DexGraspNet 数据集, 应用在 机器人技术、灵巧抓取 领域

北京大学 本次发布的数据集 DexGraspNet, DexGraspNet是由北京大学等机构创建的大规模机器人灵巧抓取数据集，基于模拟技术生成。该数据集包含132万个针对5355个对象的抓取动作，覆盖超过133个对象类别，每个对象实例包含超过200种多样化的抓取动作。数据集的创建过程利用了一种高效的合成方法，通过深度加速的可微力闭合估计器，能够大规模地高效且稳健地合成稳定多样的抓取动作。所有抓取动作均通过Isaac Gym模拟器验证，确保物理稳定性。DexGraspNet的应用领域广泛，旨在解决机器人灵巧抓取技术中的关键问题，提高抓取算法的性能和多样性。

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