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Los modelos de agarre de robots tradicionales suelen estar vinculados a un único dispositivo y requieren un aprendizaje personalizado. MultiGraspNet crea un marco de visión 3D unificado para predecir simultáneamente posturas paralelas de pinza y ventosa, lo que significa que el modelo de agarre está cambiando de "adaptación de hardware único" a "generalización de pinza cruzada". Esto reducirá los costos de conmutación de hardware para implementaciones industriales.