CoToGrasp：按接触拓扑生成灵巧抓取

Julien Merand 等作者提出 CoToGrasp，一个严格以特定接触拓扑为条件、生成多样化稳定抓取的生成式框架。该框架完全以物体无关方式训练，据作者称在推理时对未见物体实现零样本泛化，在 DexGraspNet 上达到 SOTA，并超越现有分类引导的规划器。 作者称已在实体机器人平台验证所合成接触拓扑的物理可行性与运动学可行性，代码发布在项目网站。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。