May, 2019

通过视觉规划和执行学习机器人操作

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TL;DR本文提出了一种基于数据驱动的建模方法，利用深度生成模型学习目标定向的物体操作，采用视觉规划和视觉跟踪控制解决目标检测问题。
robotic manipulationdata-driven modellingdeep generative modelsvisual planningvisual tracking control
发现论文，激发创造
  • 视觉先见：基于模型的深度强化学习在基于视觉的机器人控制中的应用

    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

  • 使用引导式策略搜索学习接触丰富型操作技能

    本文介绍了一种用于学习具有高度通用策略表示的动态操作行为的新方法，该方法可以扩展最近开发的策略搜索方法，并使用迭代重新拟合的时间变化线性模型来学习所需运动技能的一组轨迹，然后将这些轨迹统一到一个单一的控制策略中。

    Jan, 2015

  • 利用 Contrastive Estimation 学习变形物体的预测表示

    本研究提出了一种新的学习框架，使用对比估计来同时优化可视化表达模型和动态模型，在随机扰动变形对象并收集了模拟数据后，离线学习这些对象的潜在动态模型，随后使用简单的模型规划来解决具有挑战性的变形对象操纵任务，实验结果表明其性能优于传统模型学习技术，并通过域随机化将其可视化操纵策略从模拟数据成功地迁移到现实中的 PR2 机器人中。

    Mar, 2020

  • 通过物理理解进行即兴发挥：利用新颖物品及视觉先见的工具

    通过机器学习技术，训练视觉和物理多物互动理解的模型，并开发了一个基于样本的优化器来实现复杂的工具使用任务，实验表明目前此方法可以通过原始像素输入解决多种复杂的工具使用任务，能够感知和使用新的对象作为工具，同时根据需要灵活选择是否使用工具。

    Apr, 2019

  • 自监督适应深度神经网络实现机器人视觉操作

    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

  • 基于数据驱动的模仿学习规划

    利用数据驱动的模仿学习框架，通过模仿一个清晰的预测者，解决了机器人规划中的优化问题，从而为序列决策制定了更好的战略。在信息不完整的计划问题上进行了验证，包括真实的无人机实验，并且表现优于现有的算法。

    Nov, 2017

  • 学习机器人技能组合模型，用于任务和动作规划

    该研究旨在通过学习使用感知运动基元来解决复杂的长期规划操作问题，其需要将基本技能组合成新的技能来推广应用于广泛的问题中，同时使用高效的主动学习和采样方法，将学习和规划方法结合来规划各种复杂的动态操作任务。

    Jun, 2020

  • 使用因果关系 InfoGAN 学习可计划表示

    该论文探讨了如何利用深度生成模型和计划算法生成高维图像的目标导向视觉规划序列，并以绳索操纵为例进行了演示。

    Jul, 2018

  • 基于模型的视觉演示逆强化学习

    本文介绍了一种基于梯度的反向强化学习框架，利用预训练的视觉动态模型从视觉人类演示中学习成本函数，并通过视觉模型预测控制来复制演示行为，以解决机器人操作中的未知动力学等问题。我们在两个基本的对象操作任务上评估了我们的框架。

    Oct, 2020

  • 使用参数化操作基元学习外在灵巧性

    通过学习层次化强化学习，我们能够利用环境改变目标物体的姿态，无需物体检测、姿态估计或手动设计控制器，从而成功地完成 98% 的实验任务。

    Oct, 2023