本文提出了一个在未知环境中自主交互大型铰接物体的两阶段架构，第一阶段是以物体为中心的规划器，第二阶段是以智能代理为中心的规划器，并且在移动障碍物的情况下，通过优化控制问题确保安全跟踪所生成的计划。

Mar, 2021

Autonomous robotic systems capable of learning manipulation tasks can be transformed through Agent-Agnostic representations for Manipulation (Ag2Manip), which overcomes domain gaps, enhances generalizability, and achieves significant improvements in performance.

Apr, 2024

基于图像的机器人操纵系统，利用多个视角捕捉目标物体，推断深度信息以补充其几何信息，采用几何一致性融合视角，实现精确操纵决策。

Oct, 2023

该研究针对机器人在重复环境中的可操作性，提出一种基于物理模拟器的动态规划算法，结合多智能体路径规划的思想，用于实现机械臂动作计划与可移动物体状态变化之间的交互式自主调整。

Mar, 2023

通过从单个人类视频中提取以对象为中心的操纵计划并推导出条件为提取计划的策略，我们提出了一种以对象为中心的方法，为机器人学习基于视觉的操纵技能提供支持。我们的方法允许机器人从 iPad 等日常移动设备捕获的视频中学习，并将策略推广到具有不同视觉背景、摄像机角度、空间布局和新颖对象实例的部署环境中。通过对短程和长程任务进行系统评估，我们展示了 ORION 在从单个人类视频中学习开放世界中的有效性。

May, 2024

本文提出了一种新型遥控系统，包含了触觉设备以及虚拟现实界面，应用于动态和非结构化环境下的空中机器人操作。利用多个传感器进行感知、姿态估计以及神经网络的主动学习等算法，针对工业领域的任务进行了验证实验，并展示了该系统在未来工业应用中的可行性。

Oct, 2022

THOR 框架为视觉 AI 研究提供了近乎真实的 3D 室内场景，AI 代理可以在场景中导航，与对象交互执行任务，旨在推动视觉智能模型的建立和研究。

Dec, 2017

介绍了一个基于模拟环境的交互式和具身视觉 AI 研究平台 RoboTHOR，为解决模拟到真实世界的模型迁移问题提供了可能，为全球的研究者提供了一个远程测试具身模型的平台，并自举了实验结果表明，在模拟与物理世界中测试的模型训练性能存在显著差异，可能成为视觉计算的下一个发展阶段。

Apr, 2020

在本研究中，我们介绍了一个全套解决方案，即开放世界移动操作系统，用于处理开放且无结构的环境中的真实关节对象操作，如真实世界中的门、柜子、抽屉和冰箱。我们还开发了一种低成本的移动操作硬件平台，能够在无结构环境中进行安全和自主的在线调整。

Jan, 2024

本文提出了一种基于数据驱动的建模方法，利用深度生成模型学习目标定向的物体操作，采用视觉规划和视觉跟踪控制解决目标检测问题。

May, 2019