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Les modèles de préhension de robots traditionnels sont généralement liés à un seul appareil et nécessitent un apprentissage personnalisé. MultiGraspNet construit un cadre de vision 3D unifié pour prédire simultanément les postures parallèles des pinces et des ventouses, ce qui signifie que le modèle de préhension passe d'une « adaptation matérielle unique » à une « généralisation des pinces croisées ». Cela réduira les coûts de commutation matérielle pour les déploiements industriels.