尽管在使机器人有效地抓住物体，视觉上自我适应甚至从实际经验中学习方面取得了进步，机器人操作仍然需要仔细考虑它们如何拾取，处理和放置各种物体 - 特别是在非结构化设置中。因此谷歌、普林斯顿、哥伦比亚和麻省理工学院的研究人员合作开发了用于真实随机世界的拾取机器人 TossingBot。通过学习，它掌握将物体扔到自然范围之外的选定框中，实现原系统两倍的拾取速度，有效放置范围是原先的两倍。TossingBot 使用端到端神经网络联合学习掌握和投掷策略，该网络从视觉观察（RGB-D 图像）映射到运动图元的控制参数，并使用高架摄像头跟踪物体落地的位置。