GraspTwin：基于数字孪生的零样本面向任务抓取优化

📋总体概括

arXiv论文GraspTwin提出基于数字孪生的零样本面向任务抓取优化框架。针对家庭场景中「倒咖啡要握杯柄」这类任务级抓取需求，现有方法要么抓得稳但与任务无关，要么靠基础模型给出抓取点却缺乏细粒度物理接地。该工作用real-to-sim-to-real框架，仅凭单次RGB-D观测构建环境数字孪生，在仿真中优化抓取位姿再迁移回真机，实现零样本泛化，弥合了鲁棒抓取与任务语义之间的鸿沟。