通过学习层次化强化学习，我们能够利用环境改变目标物体的姿态，无需物体检测、姿态估计或手动设计控制器，从而成功地完成 98% 的实验任务。

Oct, 2023

本篇论文提出了一种基于深度学习的批判 - 策略方法来解决机器人操作中的困难问题，该问题需要通过一系列推进和抓取动作来捕捉最初看不见的目标物体，并通过自我监督学习的方式进行训练。

Sep, 2019

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

本研究介绍了一种在深度强化学习循环中嵌入面向对象视觉助力模型的方法，以学习优先选择与人类喜欢的对象区域相同的抓握策略，实现对物体的灵活抓握能力。通过 40 个物体的实验，表明该方法可以显著提高抓握策略效能，泛化能力较强，比普通基线方法的训练速度更快，且更能适应噪声传感器。

Sep, 2020

提出了一种新的人机辅助灵巧抓取任务，该任务旨在训练一个用于控制机器人手指来辅助用户抓取物体的策略。通过提出 Grasping Gradient Field（GraspGF）和基于历史的剩余策略，解决了用户意图多样性和物体几何形状的挑战，实验证明了该方法在实际应用中的用户感知和实用性的优越性。

Sep, 2023

本文提出了一种高样本效率的目标导向层次强化学习模型，使用推和抓策略来实现在混乱环境下抓取指定目标物体，经过一系列实验验证表明，该模型表现出了高的任务完成率和目标抓取成功率，并能够适应目标不明确的条件，并且可以直接转移到实际应用中。

Mar, 2021

通过强化学习，我们使用模拟环境训练了一种可以使机器人手指进行多指协调、操纵物体并控制重力的新型算法，并且证明该算法可以成功地应用在实物机器人中，为机器人控制领域提供了新的解决方案。

Aug, 2018

通过使用 RGB-D 数据流和视觉技术，本研究提出了一种自动生成并适应新物体姿态的抓取轨迹的方法，通过将轨迹相对于物体框架进行投影，实现了在多个不同机器人设置和物体上的抓取任务的高效执行。

Oct, 2023

本研究提出了使用大规模演示学习熟练操作多指手来处理机器人学中最具挑战性的问题。 主要采用人类抓握可行性模型生成 3D 物体演示，以实现策略的泛化。同时，本研究使用了新颖的模仿学习目标，以及几何表示学习目标，通过在仿真系统中重新定位多样的对象以证明本方法的有效性。

Apr, 2022

本文旨在结合两种方法，实现对自然环境中物体的功能性抓取。首先，通过匹配不同物体的相应区域来获取各物体的可负担性，然后在模拟中运行一个经过训练的低级策略来抓取物体。我们提出了一种新颖的使用特征抓取来减少强化学习搜索空间的应用，使用少量人类数据实现更稳定和物理上逼真的运动。实验结果可在该 URL 中获得可视化和视频。

Dec, 2023