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arXiv Computer Science AIGraspBench: Evaluación de generación de agarres con conciencia de ejecución en robots
Se presenta GraspBench, un protocolo de MuJoCo diseñado para evaluar pipelines completos de generación de agarres en robots, considerando el filtrado de cinemática inversa y la planificación de movimiento. El estudio compara diferentes métodos de generación de agarres en cuatro implementaciones de robot y cinco objetos, determinando que el rendimiento depende de la interacción entre el generador, el robot, la escena y el protocolo de ejecución. GraspGen mostró la mayor tasa de éxito (73.1%), mientras que la calidad de la propuesta por sí sola no garantiza la ejecutabilidad del agarre.