automating the segregation process is a need for every sector experiencing a
high volume of materials handling, repetitive and exhaustive operations, in
addition to risky exposures. Learning automated pick-and-pl
该研究针对机器人的操作问题,使用深度传感器感知场景,并且在六维空间内移动其末端执行器的 3D 位置和方向。 使用马尔可夫决策过程的方法来解决问题,通过层次 SE(3)采样方法添加动作约束以达到任务目标,论文展示了该方法对于三个具有挑战性的摆放任务(均为杂乱的非常规场景)的有效性,且所有的训练均在模拟环境中进行。