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手机工具 | 858.07MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
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详情据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
手机工具 | 303.87MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
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据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
手机工具 | 587.52MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
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详情据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
手机工具 | 921.49MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
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详情据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
手机工具 | 123.38MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
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详情据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。
手机工具 | 909.85MB据“小米技术”微信公众号消息，小米机器人团队日前公布在具身智能领域的阶段性研究成果TacRefineNet——一个只依靠触觉、无需视觉、无需物体三维模型，就能实现毫米级位姿微调的通用框架。据该团队介绍，无论是在仿真还是真实（环）境，TacRefineNet可完成多个汽车工厂物体的精细抓取调整。针对多样化的不精准抓取，经过抓取调整后，平均位置误差可迅速迭代缩小至毫米级别。相关技术细节、实验视频已公开，更多后续工作将很快推出。