AnyPlace助力Franka突破物体形状与配置多样性挑战

物体几何形状与放置配置多样性的挑战

在机器人操作领域，物体放置一直是一个复杂且富有挑战性的任务。由于物体的几何形状和放置配置的多样性，实现稳健且可推广的物体放置变得尤为困难。

传统的机器人放置方法往往依赖于大量的特定任务演示，难以泛化到未见过的物体或新的放置配置，大大限制了机器人在实际应用中的灵活性和效率。

AnyPlace的出现，为解决物体放置存在的各类问题提供了新的思路。这是一种完全在合成数据上训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务的各种可行放置姿势。

AnyPlace主要通过两个阶