Oct, 2016

异步离线更新下的机器人操作深度强化学习

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TL;DR本文介绍一种基于深度 Q 函数算法的深度强化学习方法，能够实现在真实的物理机器人上进行复杂的 3D 操作任务学习，并通过多个机器人异步汇聚优化策略更新等技术进一步提高训练效率。
发现论文，激发创造
  • 用于处理各种机器人手臂任务的离策略深度强化学习算法

    本研究使用 DDPG、TD3 和 SAC 三种基于强化学习的算法，在 MuJoCo 仿真环境下对 Fetch 机器人操作器进行四项不同任务的训练，并分析了这三种算法在控制环境中的效率和速度。

    Dec, 2022

  • 基于视觉的机器人抓取的深度强化学习：一种离线策略方法的仿真比较评估

    本文研究基于视觉的机器人抓取中的深度强化学习算法，提出了一个模拟的基准测试对齐机器人抓取任务，评估了基准测试任务的不同 Q 函数估计方法，结果表明简单方法可以成为流行算法的强有力竞争对手，此外还阐明了算法的相对权衡

    Feb, 2018

  • 无监督离策略强化学习实现真实世界机器人技能

    本文提出的无监督技能发现算法可用于进行高效无监督增强学习，通过模型预测控制将学习到的技能组合用于目标导航。

    Apr, 2020

  • 深度强化学习简要调查

    深度强化学习是 AI 领域的一项重大进展，可以构建具有更高层次视觉世界理解能力的自主系统。本文综述了深度强化学习的中央算法，包括基于价值和基于策略的方法，并重点介绍了深度神经网络在强化学习中的独特优势，最后描述了该领域内的几个当前研究方向。

    Aug, 2017

  • 利用对称性和启发式演示的离线策略强化学习在机器人操纵中的应用

    本研究旨在定义和纳入物理机器人环境中的自然对称，利用行为克隆和强化学习相结合的方法，通过专家演示在对称环境下训练高效的模型无关强化学习策略，为普通操作任务的学习性能提供了新的可行方法。实验研究结果显示，相较于传统的策略外学习算法，该方法具有更好的学习性能和应用价值。

    Apr, 2023

  • 数据高效的灵巧操作深度强化学习

    本研究使用深度学习和强化学习方法解决机器人的熟练操作任务，同样使用了 DDPG 算法来扩展其功能以实现更高效的数据利用与可伸缩性，成功地使用现实世界的抓取和叠放机器人的交互数据训练出其掌握复杂熟练操作技能的有效策略模型。

    Apr, 2017

  • 使用深度强化学习对 UR10e 机械臂进行视觉跟踪和到达学习

    通过应用深度强化学习在工业 UR10e 机器人上的研究，我们发现近端策略优化比深度 Q 学习具有更好、更稳定的策略，而且使用更少的数据。

    Aug, 2023

  • 深度 Q-Learning 机器人臂控制的 3D 模拟

    该研究旨在使用深度强化学习算法，通过在模拟环境中训练机器人臂完成定位和抓取方块的任务，进而实现在真实场景下机器人控制的无缝转移，并设计了结构化奖励函数以提高训练效率。

    Sep, 2016

  • 推进家庭机器人技术：高效训练和性能提升的深度交互强化学习

    家庭机器人的发展可以通过强化学习和深度神经网络相结合的深度强化学习以及交互式反馈来提高其学习效果和效率。

    May, 2024

  • 无需奖励工程的端到端机器人强化学习

    本论文提出一种通过少量成功案例、以及主动请求用户进行标注来使机器人无需人工指定奖励函数以学习技能的方法，有效地避免了人工设计感知流水线或在环境中添加附加传感器等不便之处。我们通过实验验证了该方法的可行性，并证明该方法可使机器人从图像中直接学习知识，且仅需 1-4 个小时与实际世界进行交互。

    Apr, 2019