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Robótica & RL
AdaDexGrasp: Preensão Destra Adaptativa via Fusão de Representações Visuo-Táteis em 3D
arXiv:2608.07600v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: Os humanos conseguem realizar preensões estáveis e adaptativas ao integrar de forma fluida a percepção visual e o feedback tátil, uma capacidade que continua sendo difícil de reproduzir em sistemas robóticos. As abordagens existentes de preensão robótica dependem predominantemente de entradas visuais e carecem de mecanismos para adaptação guiada pelo tato após o contato, o que limita a robustez e a generalização. Para enfrentar esse desafio, propomos um framework unificado de preensão por fusão visuo-tátil que in...
arXiv cs.RO
·Xirui Liang, Jiaqi Liang, Jingkai Xu, Yuran Wang, Ruochong Li, Yuanpei Chen, Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan, Ruihai Wu
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