本论文研究了使用 Progressive Networks 这种方法来解决转移学习和遗忘问题，通过提出新的敏感性测量方法来评价该方法在各种强化学习任务上的表现，并表明它优于基于预训练和微调的常见基线。

Jun, 2016

本文介绍了一种基于机器学习的系统，用于仅基于视觉感知控制机器人操作器。首次展示了只从原始像素图像学习机器人控制器的能力，而不需要对配置有任何先前知识。我们建立在最近深度强化学习的成功基础之上，并开发出一种利用外部视觉观察学习三关节机器人操作器目标到达的系统。经过在仿真中的训练后，Deep Q 网络（DQN）被证明能够执行目标到达。将网络转移到真实硬件和真实观察的朴素方法失败了，但实验证明在用合成图像代替相机图像时，网络可以正常工作。

Nov, 2015

通过使用深度预测策略训练框架，该研究提出了一种有效的方法来训练预测动作策略，使用合成和模拟训练样本来强制进行视觉和运动数据的抽象，以及使用策略搜索强化学习方法来训练每个任务的策略超层，该框架在 PR2 机器人上训练物体抓取和投球等技能任务，并且训练样本只使用了约 180 次实际机器人尝试，达到了很好的效果。

Mar, 2017

本文提出了一种新颖的方法来解决从模拟环境到真实世界的深度强化学习策略传输问题，通过在部署阶段将真实世界的图像流翻译回合成域来解决这个问题，同时提出了一种不受下游任务影响的简单而有效的位移损失以及在室内和室外机器人实验中验证了我们的视觉控制方法。

Feb, 2018

本文探讨在模拟环境中学习机器人操作策略的方法，通过使用深度图像数据的随机扩增策略，实现了在非真实场景下学习并获得了验证。

Mar, 2019

为解决机器人虚拟世界到真实世界的迁移问题，本文提出了一种基于模块化架构、采用语义图像分割作为元表示的深度强化学习方法，实现了 RGB 图像到语义图像段转换。实验结果表明，该架构在避障和目标跟踪任务中表现优异，并在虚拟和真实环境中均明显优于基准方法。

Feb, 2018

本篇综述涵盖了深度强化学习中模拟转真实环境的基本背景，包括不同方向的方法和应用场景，重点讨论了域随机化、域自适应、模仿学习、元学习和知识蒸馏等方法及其存在的机遇和挑战。

Sep, 2020

使用深度强化学习隐式地在仿真环境中学习潜在的状态表示，并通过无标签的真实机器人数据将其调整到真实环境中，以实现从像素中执行操作任务。通过序列自监督目标优化对比正向动力学损失，提出了一种更加有效的方法，成功地训练基于视觉的强化学习智能体来堆叠方块。

Oct, 2019

本研究主要关注于如何使用深度增强学习的方法，通过神经网络策略来训练机器人获取新的技能。同时，通过迁移学习，可以实现技能和机器人之间的信息共享，从而使用 mix-and-match 模块来解决新的机器人环境和任务组合的问题。

Sep, 2016

本文提出了一种实用于实际机器人任务 -- 如机器人操作 -- 的深度强化学习算法，并在无人监督的情况下使用自我监督的基于模型的方法来训练预测模型，通过选择指定像素、目标图像或图像分类器作为目标设定方法，探索实现前所未见的任务和物体的普遍泛化。

Dec, 2018