Mingyang Li 等发布机器人操作数据生成器与基准 AffordSim

Mingyang Li 等发布论文，提出 AffordSim：一个将开放词汇 3D affordance 预测引入仿真轨迹生成的可扩展数据生成器与基准。它根据自然语言任务描述合成任务相关场景、采样区域条件抓取，并用运动规划筛选可执行候选。 作者将 AffordSim 实例化为覆盖多种操作技能、五种机器人本体、500 多个刚体和铰接物体的 50 任务基准。论文称，在 AffordSim 数据上训练的视觉-语言-动作策略可零样本迁移到真实 Franka FR3 机器人，平均成功率为 24%。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。