SAM2Grasp：通过提示条件的时间动作预测解决多模态抓取

本文介绍了SAM2Grasp，这是一种使用提示条件的时间动作预测进行多模态抓取的新方法。这项研究可能侧重于通过利用人工智能的进步，特别是在提示工程和时间动作预测领域，来提高机器人抓取在复杂环境中的准确性和鲁棒性。“多模态”的使用表明该系统可以处理各种感官输入（例如视觉、触觉）。

• •侧重于多模态抓取，表明使用多种感官输入。
• •采用提示条件的时间动作预测，表明依赖于人工智能，可能包括LLM。
• •旨在提高机器人抓取的准确性和鲁棒性。