本文介绍了一种基于RGB相机的多对象重新排列规划方法，结合蒙特卡罗树搜索和深度神经网络进行状态估计。该方法在UR-5机械臂上成功验证，解决了多个实例，并探讨了运动学逆解模型、碰撞预测和任务驱动的图像压缩等技术，展示了机器人在复杂场景中的高效运动规划能力。