近年來(lái)，電子商務(wù)的發(fā)展推動(dòng)了物流產(chǎn)業(yè)項目的繁榮，物流市場(chǎng)收入預計在2021年達到224億美元。人力成本的快速上漲，使智能化的物流裝備在提G物流效率等方面的優(yōu)勢日漸突出。我國物流行業(yè)正在從勞動(dòng)密集型轉向技術(shù)密集型，機器人代替人工是未來(lái)的趨勢。

目前，物流自動(dòng)化的難點(diǎn)在于倉儲物流，80%的物流倉庫仍然依賴(lài)于人力。物流抓取通常是重復枯燥的，有時(shí)具有危險性，我們希望讓機器人來(lái)完成這樣的工作，讓人類(lèi)勞動(dòng)者投入到更有創(chuàng )造性的工作中。

學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在尋求解決方案，許多研究人員針對這一課題開(kāi)展了工作。Andy Zeng 等人通過(guò)對整個(gè)場(chǎng)景的分析，提出了利用Affordance Map（一個(gè)包含每個(gè)抓取點(diǎn)的置信度的圖）來(lái)獲取抓取區域的方法，大大提G了抓取的效率。然而，由于環(huán)境通常是復雜和無(wú)結構化的（例如混亂的場(chǎng)景），有時(shí)機器人很難找到合適的位置來(lái)抓住物體。

因此，我們研發(fā)了一種新型智能抓取機器人，結合深度強化學(xué)習方法，賦予機器人主動(dòng)探索感知的能力，解決了Affordance Map方法的缺陷，使得機器人能夠改善抓取環(huán)境，提G了機器人在復雜環(huán)境下的抓取成功率。