该论文介绍了一个基于强化学习的通用物体重新定位控制器，使用廉价深度相机内置单个传感器可以动态地实时重新定位复杂物体，具有在真实世界中重现的能力，且硬件成本低廉，可以使未来的技术民主化。

Nov, 2022

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

本文提出了一个简单的、无模型的框架，可以学习如何重新定向物体，展示了超过 2000 种几何不同的物体在不同情况下的重新排列能力，并证明了此策略能够在真实世界中可行的证据。

Nov, 2021

通过利用机器人的可达性、环境的 RGB-D 图像和占用栅格图，提出了一种服务机器人工作流中的机器人位置选择算法，通过选择机器人位置以实现成功抓取目标对象，从而与现有的基线实现相比，改善了机器人在具有挑战性位置上抓取目标物体的能力。

May, 2024

SG-Bot 是一种新颖的重新排列框架，利用分级的场景图作为场景表示，通过观察、想象和执行三个步骤，灵活地处理对象重新排列任务，并通过生成模型形成目标场景，此外，实验结果表明 SG-Bot 在性能上超过竞争对手很大一个幅度。

Sep, 2023

提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

Apr, 2020

本文提出了一种方法来解决复杂开放环境下机器人操作的问题，该方法基于先前训练的通用视觉模型作为感知系统的对象先验，并引入了一个基于对象的注意机制来确定相关对象，通过少数轨迹或演示将这些对象纳入学习策略，使用强化学习可以学习多种操作任务。

Aug, 2017

该研究介绍了一种方法，使机器人能够迅速学习给定物体的完整三维模型以便在陌生的方向上进行操作，通过优化信息性和可行性来确定下一步动作，并通过重新估计物体姿态来纠正相互作用过程中引入的不对齐，通过实验证明与现有方法相比，在视觉重建质量（PSNR）提高 14％，在对象表面几何 / 深度重建（F-score）方面提高 20％，在场景中操作未见过方向 / 稳定配置的物体的任务成功率提高 71％。

Apr, 2024

该论文提出了一种使用简单容积表示法进行机器人夹取和约束放置的算法框架，并通过真实物理实验展示了该方法的成功率和更快的执行时间。

Jun, 2020

该研究揭示家庭机器人在执行长期任务时通过使用三维编码和视觉语言模型可实现客观目标定位；通过实证研究，该研究表明该方法优于以往的同类工作并适用于实际机器人平台。

Jan, 2023