Oct, 2020

COG: 利用离线强化学习将新技能连接到过去的经验

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TL;DR通过动态规划来利用之前的机器人行为数据拓展新的技能的研究，该方法可以允许机器人通过先前解决的任务或通过自主或无指导的环境交互来扩展和概括学习的行为，同时获得对自身环境的更广泛的理解和学习更好的策略。
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发现论文，激发创造
  • 可执行模型：无监督离线强化学习的机器人技能

    本文提出了使用自回归进行离线机器人技能学习，并通过先前的数据学习环境的形式理解，该方法可以处理高维相机图像，可以学习到许多技能，并通过一系列技术进行训练，此方法具有较强的泛化能力，可以在多个目标之间进行目标链接，通过预训练或辅助目标学习到丰富的表示。

    Apr, 2021

  • 离线学习目标条件策略：自监督奖励塑形

    在机器人领域，通过从离线数据集中学习实现多项技能的智能体是一个重要问题。本文提出了在自监督学习阶段对预先收集的数据集进行处理以理解模型的结构和动态，并对离线学习的策略进行强化学习的方法。我们在三个连续控制任务上评估了我们的方法，并展示了我们的模型在特别是涉及长期规划任务上明显优于现有方法。

    Jan, 2023

  • 无任务离线强化学习的潜在计划

    本研究提出了一种层次化的方法，将模仿学习和离线强化学习的优点相结合，学习从高维相机观察中获得与任务无关的长时程策略，并通过技能链接来合并潜在的行为先验，以达到以前未见的技能组合，从而更好地控制机器人的实验结果。

    Sep, 2022

  • 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

  • 在真实机器人硬件上进行离线强化学习的基准测试

    从先前记录的数据中学习策略是实现真实世界机器人任务的一个有前景的方向，我们提出了一个基准，其中包括：使用能力强大的强化学习代理在模拟中训练的两个任务的熟练操纵平台的大量离线学习数据的收集，在真实世界机器人系统和模拟中执行学习策略的选项以进行高效调试。我们评估了知名的开源离线强化学习算法，并为真实系统上的离线强化学习提供了可重现的实验设置。

    Jul, 2023

  • 基于技能的元强化学习

    本论文旨在提出一种使用离线数据集中的先前经验来解决长期奖励任务的元学习方法，以实现复杂、长期目标的快速解决，可以显著提高样本效率并减少与环境的交互次数。

    Apr, 2022

  • 残差技能策略：学习适应性技能基础的动作空间，用于机器人增强学习

    通过使用状态条件生成模型在技能空间中加速探索，同时提出低层次的剩余策略来适应未知的任务变化，从而在与先前工作的比较中显着加快了探索速度，并跨四个不同于那些用于构建技能空间的具有挑战性的操作任务进行了验证。

    Nov, 2022

  • AWAC: 利用非在线数据集加速在线强化学习

    本文介绍一种可在实际机器人控制中应用的，将过往数据和在线学习相结合的策略，使用动态规划和策略更新相结合的方法可以有效提高学习效率并使学习时间缩短至实际可接受的范围。

    Jun, 2020

  • 从离线数据提取可转移机器人技能的高效策略学习

    使用预训练的视觉语言模型从离线数据中提取一组离散的语义相关技能，无需人工监督，通过参数化连续参数，使机器人能够学习新任务并提高样本效率和性能表现。

    Jun, 2024

  • 深度视觉预见性规划机器人动作

    本论文提出一种基于无标注训练数据的方法，结合深度动作条件视频预测模型和模型预测控制，使真实机器人能够进行非抓取操作，比如推动物体，并且可以处理训练过程中没有出现过的新物体。

    Oct, 2016