该研究基于深度强化学习、视觉反馈、潜在场探索策略和平衡数据集的训练方式，开发了一套具有非抓握重排能力的机器人系统，成功率高达 85%，并能够应对环境突然改变，达到了人类水平。

Mar, 2018

通过多模态探索方法，提出了用于任意起始和目标物体姿态的平面推动强化学习策略，该策略在无模拟故障和观测噪声的情况下具备可靠性，并能应用于具有多个推动装置的任务，同时验证了该策略在物理机器人上的可转移性。

Aug, 2023

通过无模型深度强化学习，可以从头开始发现和学习机器人操作中的推动和抓取之间的复杂协同作用，并在具有挑战性的混乱情况下提高抓取成功率和拾取效率并实现泛化。

Mar, 2018

本研究使用一种修改自然策略梯度算法的模型，通过模拟学习并训练，成功将自主控制策略从虚拟系统转移到由三个机器人组成的物理系统中，并证明使用多个模型训练可以使学习到的策略更加稳健，从而弥补了系统识别的困难。

Mar, 2018

利用深度强化学习的控制方法，在微重力条件下解决机器人的抓取前阶段的复杂挑战，通过试错学习，消除了手动设计特征的必要性，使机器人能够学习抓取策略。

Jun, 2024

本文提出了一种新颖的机器人抓取系统，由气泡吸盘和机械手抓手组成。利用可供性地图提供像素级的气泡吸盘升力点候选物，并引入主动探索机制，设计了一种有效的度量来计算当前可供性地图的奖励，并使用深度 Q 网络（DQN）指导机器人手探索环境，实验结果表明，所提出的机器人抓取系统能够大大提高在混乱场景中的机器人抓取成功率。

Feb, 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

本文探讨利用增强学习控制方式来控制高空气球的运动，可以实现在固定空间内进行探测调查和通信中继，同时能够减少能源消耗，支持长时间飞行。此方法适用于球囊在高空中的站位和导航问题，并可使用其他推进方式以及更多不同的轨迹。

Mar, 2023

本文介绍了一种利用强化学习方法进行非图像化的六自由度物体操作的方法，即 Hybrid Actor-Critic Maps for Manipulation (HACMan)，其提出了非捏持操作的物体分析和空间关联动作建模，采用离散 - 连续的动作表示法，可以帮助机器人实现对未知物体的高效操作。

May, 2023

本论文提出一种基于无标注训练数据的方法，结合深度动作条件视频预测模型和模型预测控制，使真实机器人能够进行非抓取操作，比如推动物体，并且可以处理训练过程中没有出现过的新物体。

Oct, 2016