明尼苏达大学团队提出 Grasp-TAGS 框架：先用强化学习训练统一的搬运策略，再把学到的评论家蒸馏成轻量抓取效用网络，在接触物体前从多个候选抓取中挑出对后续任务最有利的一个。仿真实验中，大件物品搬运平均成功率达 89.84%，比最佳单抓取策略高 9.97 个百分点，同时降低了最终朝向误差。
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智梦
很好的开源项目