Jun, 2020

学习机器人技能组合模型，用于任务和动作规划

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于搜索的任务规划与学习技能效果模型的终身机器人操作

    本篇研究论文中提出一种基于高级技能效应模型的任务规划方法，从而使得机器人能够在现实场景中获取新技能并解决新任务，实现了灵活的技能参数化和任务规定，使得机器人能够实现终身学习。同时，实验表明，这种规划方法能够以更低的成本策略找到新的任务。

    Sep, 2021

  • 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

  • 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

  • 实践造就完美：学习技能参数策略的规划

    机器人通过序列化参数化技能来有效决策复杂的、长期的任务。我们提出了一种自主学习方法，通过评估每个技能的能力预测在任务中的能力，并通过能力感知规划将技能应用于任务分布。通过在仿真和现实世界中的实验，我们发现这种方法比其他基线方法能更加高效地学习有效的参数策略。

    Feb, 2024

  • 通过视觉规划和执行学习机器人操作

    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。

    May, 2019

  • 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

  • 指导技能学习和抽象以实现长远操纵

    LEAGUE 是一种集成任务计划和技能学习框架，利用任务计划器的符号界面指导基于深度强化学习的技能学习，同时创建抽象状态空间以实现技能重用，并可以在任务计划系统内学习操作技能，不断提高其能力并解决更多任务。

    Oct, 2022

  • 任务与动作规划的具身终身学习

    提出了一个新颖的机器人终身学习问题模型，通过对任务和运动规划（TAMP）的学习利用模块化的方法设计生成混合模型，并根据辅助任务确定在线上使用共享或非共享模型，解决了数据如何在任务模型之间共享的问题。该方法在 2D 领域的模拟和 BEHAVIOR 基准测试中的实验中均实现了显著的规划成功率提升。

    Jul, 2023

  • 通过机器人的交互学习语言和行动发展组成性和泛化能力

    通过基于自由能原理的预测编码和主动推理框架，将视觉、本体感知和语言集成到一个受脑启发的神经网络模型中，通过多种模拟实验及机械臂的测试，研究表明，在增加任务组合的变异性时，对于学习未知的动词 - 名词组合的泛化能力得到了显著提升，这归因于语言潜在状态空间中的自组织组合结构被感觉运动学习显著影响，视觉注意和工作记忆对于准确生成视动序列以实现语言表示目标具有重要作用，这些结果推进了我们对通过语言和感觉运动经验相互作用发展组合性机制的理解。

    Mar, 2024

  • 交互式机器人操作的混合组合推理方法

    本文介绍了一种神经符号 (混合) 组合推理模型，以将语言引导的视觉推理与机器人操作相结合。该模型通过使用共享的原始技能库以任务非特定的方式处理所有情况。通过语言解析器将输入查询映射为由这些原语组成的可执行程序取决于上下文。结果表明，该方法达到了非常高的准确性，同时可以进行少量的视觉微调，从而实现了真实场景的可转移性。

    Oct, 2022