据TechXplore 网站8月1日消息，中国北京航空航天大学和英国利物浦大学的研究人员合作开发了一种名为OVGNet的新型视觉-语言框架，旨在解决机器人在现实世界中抓取未知物体类别的难题。该框架通过整合开放词汇学习，使机器人能够识别并有效抓取已知和新颖类别的物体。这项技术突破了传统机器人抓取系统的限制，通过一个包含63,385个抓取场景的OVGrasping数据集进行训练，实现了在新颖物体类别上71.2%（已知）和64.4%（新颖）的高准确率。

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