兰旭光教授课题组学生吴泽文的一篇学术论文，名为《Prioritized Planning for Target-Oriented Manipulation via Hierarchical Stacking Relationship Prediction》，被机器人领域著名会议——IROS 2023录用并被评为RoboCup 最佳论文提名奖。

论文提出了一个新颖的感知-规划架构以对稳定堆叠操作场景中的高阶关系进行综合判别，旨在为任意数量指定目标规划最优抓取决策，缩短操作序列，实现更高效和与人类认知一致的抓取行为。

文章创新性地设计了一个层次化堆叠关系网络(HSRN)来区分复杂堆叠的层次性，并引入了一种基于POMDP的精细决策规划器，该规划器利用状态分布估计生成具有鲁棒性的最小抓取消耗决策链，适用于同时指定多个目标的场景。实验表明，该方法能有效地生成符合人类需求的抓取决策，在保证执行成功率的基础上较现有方法大幅提高了抓取任务的综合执行效率。

IROS（IEEE/RSJ International Conference Intelligent Robots and Systems）是机器人与智能系统领域最著名、影响力最大的国际学术会议之一，涵盖了机器人运动及动力学，传感器融合，抓取与操纵，人-机器人交互，分布式与多机器人系统等多领域机器人学技术。本次最佳论文奖项由RoboCup联合会赞助，共有四篇录用论文获得该奖项提名奖。