抓取

抓取约束被定义为一组统一的抓取接口，它由目标物体几何、接触抓取表示（ContactGraspRepresentation，CGR）和与机械手兼容的抓取类型组成。

实验结果与长时可视化表明，AdaRoboVLG在长程抓取跟踪中具有明显优势，能够在目标持续运动时保持稳定关联，并不断更新抓取约束。

空间与认知先验构建初始抓取约束，时序先验根据目标运动持续更新，抓取姿态的在线更新频率为

受此启发，AdaRoboVLG将基础模型提供的先验转化为可组合的抓取约束，再交给可跨机械手复用的基础策略，生成符合任务意图且物理可行的抓取姿态。

该框架将「任务需要怎样抓」与「机械手如何稳定抓取」解耦，并用统一的抓取接口连接任务理解与物理抓取合成：上层把任务情境转化为抓取约束，下层据此为不同机械手生成稳定姿态。

功能性抓取既要理解任务需求，也要定位、分割对应部位，生成物理可行的抓取姿态。

当前不少VLG方法采用端到端路线，直接将视觉观察和语言指令映射为抓取动作。