Dec, 2020

基于模型的自监督功能距离视觉规划

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TL;DR本文介绍了一种使用自监督学习方法和动力学模型和距离函数相结合的视觉目标到达方法，可用于训练通用机器人执行多种任务，该方法不需要手动设计奖励函数，仅使用无标签数据进行学习，并表现出较高的性能。
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发现论文，激发创造
  • 半监督和无监督技能探索的动态距离学习

    本篇论文研究了如何通过自主互动学习动态距离，并使用它们来提供良好的奖励函数，以便无需人为设计奖励函数或目标示例，使用半监督学习方法在实际机器人和仿真环境中有效地执行复杂任务。

    Jul, 2019

  • 自监督学习距离函数用于目标条件强化学习

    本文在使用子目标分解强化学习问题时，提出学习适当距离的方法以确定目标是否已实现，并就三种不同情境提出了解决方案，同时还提出了一个目标生成机制。

    Jul, 2019

  • 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

  • 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

  • 通过观察人类学习机器人操作的奖励函数

    该研究通过使用未标注的人类操作视频来学习机器人操作策略的任务不可知奖励函数，并采用时间对比学习得到的嵌入空间中的距离以及直接时间回归来评分从而实现在各种任务上重复使用一个模型，从而能够在多个操纵任务上加速训练，而无需从机器人环境中获得先验数据，也无需使用特定于任务的人类演示数据。

    Nov, 2022

  • 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

  • 目标感知预测：学习如何模拟重要因素

    该论文提出了一种基于自监督学习的学习动力学模型，该模型可用于任务规划和策略学习，避免了视觉控制任务中由于真实环境的复杂度超过模型容量所导致的训练效率低的问题。

    Jul, 2020

  • 基于情境的自监督机器人学习中的虚拟目标

    研究了机器人如何通过无监督学习和条件目标设定模型自主地学习和实践行为，从而掌握丰富的技能和处理不同的任务和环境。

    Oct, 2019

  • 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

  • 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