从High-level的人类指令中获得Human-Object_Interaction
摘该研究提出了一种从人类高级指令生成人-物交互动作的系统，结合语言模型、扩散模型和强化学习。系统首先通过LLM解析指令构建场景图，规划物体布局和动作顺序；然后采用四阶段交互模块生成精细化动作：粗略运动轨迹、抓握姿态、细化动作和手指运动，实现从整体移动到细微抓取的自然过渡。研究突破了传统方法在动态物体操作和手指协调方面的局限，为开发更自然的机器人助手提供了新思路。
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