TossingBot是一個自學如何準確地拾取和拋擲物體的機器人。由谷歌公司、普林斯頓大學、哥倫比亞大學和麻省理工學院的研究人員設(shè)計的這個機器人可以使自動化工廠的機器人更加高效地拾取和放置物體，使災(zāi)害現(xiàn)場的機器人清理碎片，或者使機器人運輸包裹。不過現(xiàn)在，TossingBot非常善于將香蕉扔進垃圾箱。
TossingBot之所以如此有用，部分原因就在于其拋擲技術(shù)明顯減少了機器人花費在“放置物體”的任務(wù)上的時間。TossingBot并不是把物體放在某個位置，而是將其迅速地扔到某個地方，這就意味著機器人的有效到達的距離明顯比其實際手臂夠到的距離長。
TossingBot本身的一個有趣的點是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它以垃圾桶中物體的深度圖像開始，然后從成功抓取到投擲參數(shù)進行下去。因為投擲物體（尤其是不規(guī)則物體）在很大程度上取決于它是如何被抓住的，所以這個機器人同時學習了抓取和投擲
通過測量抓取是否成功，我們才能判斷投擲是否成功，TossingBot學會了如何正確地抓取，才能正確地投擲。正如視頻中展示的那樣，TossingBot相當聰明，它的大部分時間都是自學來解決問題，在14個小時的訓練時間內(nèi)練習了上萬次的抓取和投擲。
