الإمساك السريع والقوي بالأجسام في البيئات المعقدة هو مكون أساسي في مجال الروبوتات. تعتمد معظم الأعمال الحالية على السحابة النقطية المراقبة بالكامل لتكوين الإمساك بست درجات من الحرية (6-DOF)، مما يتجاهل المعلومات التوجيهية المستخرجة من الدلالات العالمية، وبالتالي يحد من تكوين الإمساك عالي الجودة والأداء الفوري. في هذا العمل، نوضح أن الخرائط الحرارية التي يتم استخدامها على نطاق واسع تم تقديرها بأقل من قيمتها فيما يتعلق بكفاءة تكوين الإمساك بست درجات من الحرية (6-DOF). لذلك، نقترح مولد إمساك محلي فعال مدمج مع خرائط الإمساك كمعلومات توجيهية، والذي يستنتج بطريقة دلالية إلى نقطة من العالمية إلى المحلية.بشكل خاص، يتم تطبيق الترميز الغاوسي والاستراتيجية القائمة على الشبكة لتنبؤ خرائط الإمساك كمعلومات توجيهية لجمع النقاط المحلية في المناطق القابلة للإمساك وتوفير المعلومات الدلالية العالمية. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم آلية عينة ربط غير موحدة جديدة لتحسين دقة الإمساك ومتنوعيته. بفضل الترميز ذي الكفاءة العالية في فضاء الصورة والتركيز على النقاط في المناطق المحلية القابلة للإمساك، يمكن ل إطارنا العمل على اكتشاف الإمساك عالي الجودة بشكل فوري وتحقيق أفضل النتائج المعاصرة. بالإضافة إلى ذلك، أثبتت التجارب العملية باستخدام الروبوت فعالية طريقتنا بمعدل نجاح بلغ 94٪ ومعدل إكمال البيئة المعقدة بلغ 100٪. يمكن الوصول إلى شفرتنا البرمجية عبر الرابط: https://github.com/THU-VCLab/HGGD.