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CLOI：闭环物体引导的非抓取机器人操作

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AI 综述

2026年11月9日，arXiv Robotics 刊出 Nikola Raicevic 等作者的论文，提出闭环物体引导（CLOI）的非抓取机器人操作方法。该方法把非抓取操作拆成两层：物体级规划负责寻找能把物体引向目标的长程物体位姿，机器人级规划负责选择跟随这些位姿的机器人动作；两层通过 ADMM 在物体位姿上达成共识而耦合，子问题用 MPPI 求解。作者在 xArm6 机械臂的带障碍平面推动任务中测试：在相同计算预算下，CLOI 相比标准 MPPI 把仿真成功率提升 35%、硬件实验成功率提升 43%。目前进展停留在论文报告的仿真与硬件实验结果，尚无后续跟进报道。

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最新进展11月9日 13:00

闭环物体感知控制 CLOI 提升非抓取机器人操作成功率

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月9日

13:00
arXiv Robotics
闭环物体感知控制 CLOI 提升非抓取机器人操作成功率
研究提出闭环物体感知（CLOI）方法，将非抓取操作拆分为物体级长程位姿规划与机器人级动作规划，并用 MPPI 求解子问题、通过 ADMM 在物体位姿上达成共识耦合两者。在 xArm6 机械臂的带障碍平面推动任务中，相同计算预算下 CLOI 相比标准 MPPI 将仿真成功率提升 35%、硬件实验提升 43%。

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可比范围峰值: 1011月9日 14:00
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