本研究提出了一种深度强化学习算法来解决机器人拾取和放置问题，通过将操作定义为手的目标位置并将状态定义为已达到的历史位置，使算法能够在未知对象几何结构情况下解决大量拾取和重抓问题，并只需依靠传感器感知信息和已知的对象一般类别。实验结果表明，该算法明显优于基于形状基元的基准模型。

Jul, 2017

该研究提出一种应用基于机器学习的灵活取放技术实现对物体的自主操作方法，通过学习与仿真操作降低了对于物体模型的需求。

Jun, 2020

本文介绍了使用基于图形的关系结构从简单的任务中学习并实现复杂的机器人操作任务，使用了强化学习方法并在喂入少量数据的情况下超越现有的最先进方法，同时也实现了零样本泛化。

Dec, 2019

本文介绍了基于无模型视觉强化学习的变形物体操作问题，通过提出迭代的拾取 - 放置空间和只显式学习放置策略来加速学习，并使用 MVP 选择策略，此学习框架在变形物体操纵任务方面获得了比独立空间快一个数量级的学习，并使用领域随机化将策略转移到 PR2 机器人上，对布料和绳索覆盖任务进行了实验验证。

Oct, 2019

本文针对机器人在无序的环境中进行多物体放置提出了一种学习方法，通过设计适当特征和运用图形模型对各种属性进行编码，并在模型中运用整数线性规划进行推理和求解，最终在 16 个品类、40 个区域内对 98 个物体进行了广泛的评估和实验，其结果表明本方法在对已知物体放置情况的成功率达 98%，并且在对新物体进行稳定放置的情况下成功率为 82%。

Feb, 2012

提出了一种深度强化学习策略，旨在通过引入协作自主系统（例如操纵器）在工作场所和人操作员之间高效地学习多类别物品从共享工作空间到多目标目的地的放置任务。

Apr, 2024

该研究提出了一种自监督视觉深度强化学习方法，使得机器人可以有效地在模拟环境和真实环境之间直接转移训练模型，并特别设计了一种高度敏感的行动策略用于处理拥挤和堆叠的物体，实验证明即使没有经过实际环境微调，该模型在真实吸附任务中的吸附成功率也能保持较高，还能在真实实验中吸附新物体并保持 90% 的成功率。

Sep, 2023

本文提出一种基于强化学习的框架，通过连续地控制一个类人机械手，学习各种几何不同的实际物体的交互抓取。该框架在物体几何的显式表示方面进行了探索，并且通过符号距离隐式地指导搜索，最终表现出在更具挑战性的条件下学习的能力。

Nov, 2022

该研究使用模块化建筑块和机器人操作器解决了机器人装配发现的挑战性问题，并通过全局优化和强化学习等策略提高了性能和鲁棒性。

Mar, 2022

本研究使用深度学习和强化学习方法解决机器人的熟练操作任务，同样使用了 DDPG 算法来扩展其功能以实现更高效的数据利用与可伸缩性，成功地使用现实世界的抓取和叠放机器人的交互数据训练出其掌握复杂熟练操作技能的有效策略模型。

Apr, 2017