本文提出了一种基于视觉的程序自由编程的方法，利用强化学习实现复杂多指手势下的实物操作，无需手动建模或奖励工程。
Dec, 2022
本文介绍了一种基于物体为中心示范实现的，用于训练软机械手进行熟练操作的方法，该方法使用增强学习技术，提出了一种新的算法，允许我们混合和选择最可行的示范来学习在硬件上模仿。最后，我们将这种方法应用于 RBO Hand 2 上，并获得了开 / 关阀门，滑珠和抓取等任务的良好表现。
Mar, 2016
本研究展示了无模型深度强化学习可有效扩展到高维复杂操作任务，并通过少量人工演示显著降低样本复杂度，从而使学习具有与机器人体验几个小时相当的样本量，展示出非常自然的动作并且更加稳健。
Sep, 2017
本文通过深度强化学习模型，针对转移到真实场景中遇到的困难，提出了学习可以在人形机器人手上进行灵巧操作的策略和一个稳健的姿态估计器。通过在仿真环境中训练的策略，实现了在不同环境下的适应性，并得出了比最佳视觉策略更好的结果，同时在多种硬件和仿真设置中进行了模拟实现，为后续研究提供了方便、低成本的机器人手和摄像机。
Oct, 2022
本研究提出了使用大规模演示学习熟练操作多指手来处理机器人学中最具挑战性的问题。 主要采用人类抓握可行性模型生成 3D 物体演示，以实现策略的泛化。同时，本研究使用了新颖的模仿学习目标，以及几何表示学习目标，通过在仿真系统中重新定位多样的对象以证明本方法的有效性。
Apr, 2022
该论文介绍了一个基于强化学习的通用物体重新定位控制器，使用廉价深度相机内置单个传感器可以动态地实时重新定位复杂物体，具有在真实世界中重现的能力，且硬件成本低廉，可以使未来的技术民主化。
Nov, 2022
提出了双手灵巧操纵仿真器 Bi-DexHands，可用于机器人学习多种操纵技巧，其中单一代理策略 PPO 可达到人类 48 个月婴儿的操作水平，而多代理策略可进一步帮助掌握需要灵巧双手协作的操作任务，但现有 RL 算法在多任务和少样本学习设置下仍需要更深入的研究。
Jun, 2022
本文提出使用深度强化学习作为一种可扩展的解决方案，来掌握带有多指手的接触丰富行为，并展示使用模型自由的深度强化学习算法在现实世界中可以学习各种复杂的行为，同时可以通过少量的人类演示来加速学习。
Oct, 2018
利用 GPU 模拟技术和模仿学习指导策略搜索以使强化学习培训可在高维机器人手表现复杂控制问题的领域中成为可能，最终演示了并行强化学习和模仿学习的互补优势和优秀的验证结果。
我们介绍了一种用于学习灵巧操作技能的高效系统，通过整合最近在样本有效强化学习和重放缓冲引导方面的进展，利用来自不同任务或物体的数据作为训练新任务的起点，显著提高学习效率，同时通过基于模仿的拾取策略和学习奖励函数，消除了手动重置和奖励工程的需求，并在四指机械手上的真实环境中展示了重用先前数据作为重放缓冲初始化的好处，例如在真实世界中快速获得复杂操作技能。
Sep, 2023