语言指导的抓取能力是实现直观的人机交互的要害能力之一。。。。；；等瞬坏Ω媚芄皇侗鹞锾澹 ，，还应该能够明确诸如“拿起碗后面的蓝色杯子”这样的自然语言指令。。。。虽然最近的一些多模态模子取得了令人知足的效果， ，，但大大都现有要领仍然依赖于多个阶段的处置惩罚流程， ，，这些流程将感知与抓取展望细密地连系在一起。。。。然而， ，，这些要领往往忽略了几何形态、语言信息以及视觉推理之间的细密整合， ，，因此在情形杂乱、遮挡严重或纹理低下的情形下， ，，这些要领的性能会大打折扣。。。。这促使我们起劲弥合语义语言明确与准确几何抓取执行之间的差别。。。。
我们将 RGB 颜色、深度以及语言特征嵌入到一个共享的体现空间中， ，，从而实现跨模态的语义一致性， ，，进而实现准确的目的识别。。。。
我们并没有将深度信息视为辅助输入， ，，而是将基于深度信息推导出的几何先验信息直接融入注重力机制中。。。。这样能够在遮挡或视觉情形不明确的情形下， ，，更好地实现物体的识别与区分。。。。
这项研究批注， ，，将几何推理与多模态语言明确细密连系起来， ，，可以显著提高机械人抓取系统的可靠性。。。。通过将具有深度感知的几何先验信息直接融入注重力机制中， ，，我们能够镌汰歧义， ，，并提高抓取决议的一致性。。。。
GeoLanG 提供了一种途径， ，，使得机械人系统能够越发智能化。。。。这些机械人不但能判断需要抓取什么物体， ，，还能在重大的现真相形中稳健地抓取物体。。。。
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