Apr, 2021

可执行模型：无监督离线强化学习的机器人技能

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • COG: 利用离线强化学习将新技能连接到过去的经验

    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。

    Oct, 2020

  • 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

  • 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

  • HIQL：将潜在状态作为行动的离线目标条件强化学习

    无监督预训练成为了计算机视觉和自然语言处理的基石。强化学习中的目标条件下增强学习可以提供类似的自监督方法，以利用大量无标签（无回报）数据。本文提出了一种基于层次结构的算法，用于从离线数据中进行目标条件下的增强学习，并证明了该方法对估计值函数中的噪声具有鲁棒性，并且能够解决具有长时间跨度的任务。

    Jul, 2023

  • 离线无模型机器人强化学习工作流程

    本文提出了一种实用的线下强化学习工作流程，类似于监督学习问题的工作流程，并演示了在几个模拟机器人学习场景和两个不同真实机器人上的三个任务中，使用此工作流程在没有在线调整的情况下生成有效策略的有效性。

    Sep, 2021

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于模型的自监督功能距离视觉规划

    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。

    Dec, 2020