近年來(lái)，電子商務(wù)的發(fā)展推動(dòng)了物流產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的繁榮，全球物流市場(chǎng)收入預(yù)計(jì)在2021年達(dá)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高物流效率等方面的優(yōu)勢(shì)日漸突出。我國(guó)物流行業(yè)正在從勞動(dòng)密集型轉(zhuǎn)向技術(shù)密集型，機(jī)器人代替人工是未來(lái)的趨勢(shì)。

目前，物流自動(dòng)化的難點(diǎn)在于倉(cāng)儲(chǔ)物流，80%的物流倉(cāng)庫(kù)仍然依賴(lài)于人力。物流抓取通常是重復(fù)枯燥的，有時(shí)具有危險(xiǎn)性，我們希望讓機(jī)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(duì)這一課題開(kāi)展了工作。Andy Zeng 等人通過(guò)對(duì)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(qū)域的方法，大大提高了抓取的效率。然而，由于環(huán)境通常是復(fù)雜和無(wú)結(jié)構(gòu)化的（例如混亂的場(chǎng)景），有時(shí)機(jī)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(jī)器人，結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，賦予機(jī)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(jī)器人能夠改善抓取環(huán)境，提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的抓取成功率。