本文提出了一个开源的模拟基准测试，包含 50 个不同的机器人操作任务，以评估 7 种最先进的元强化学习和多任务学习算法在这些任务上的表现，发现这些算法在解决多任务时仍存在挑战，为未来的研究提供了实验环境。

Oct, 2019

本研究主要关注于如何使用深度增强学习的方法，通过神经网络策略来训练机器人获取新的技能。同时，通过迁移学习，可以实现技能和机器人之间的信息共享，从而使用 mix-and-match 模块来解决新的机器人环境和任务组合的问题。

Sep, 2016

通过开放式训练和高容量结构的机器学习模型，结合具有各种数据多样性的大规模数据集，以实现机器人模型的泛化能力。

Dec, 2022

该研究旨在用多任务软演员 - 评论家算法（MT-SAC）培训机械臂，以使其能够在 Meta World 环境中成功执行七项不同任务。接下来，训练模型将作为单一生命强化学习算法的先前数据，并通过在各种目标位置（新颖位置）进行测试来评估 MT-QWALE 算法的效果。最后，通过比较经过训练的 MT-SAC 和 MT-QWALE 算法，发现 MT-QWALE 的表现更好。消融研究表明即使隐藏了最终目标位置，MT-QWALE 也能够成功地完成任务，并且所需的步骤略多。

Oct, 2023

本文提出 RoboNet，一个用于共享机器人经验的开放数据库，结合视觉先见性和监督逆模型两种学习算法，用于视觉引导的机器人操作的泛化模型学习，其预训练和微调性能超过使用 4 倍至 20 倍更多数据的机器人特定培训方法。

Oct, 2019

本研究提出一种元模仿学习方法，通过深度神经网络对机器人进行高效学习，使机器人能够从一个单独的示例中获取新技能，并能够终端到端地学习。实验结果表明，该方法能够扩展到原始像素输入，并且需要较少前置任务数据，具有广泛的应用前景。

Sep, 2017

本文提出了一种基于 QT-Opt 的可扩展自监督视觉强化学习框架，该框架能够利用超过 580k 的真实抓取尝试来训练一个具有超过 1.2M 个参数的深度神经网络 Q 函数，实现闭环实际抓取并能够推广到 96% 的机器人抓取任务中，而且不仅实现了极高的成功率，而且通过 RGB 视觉感知和操纵，自动学习了重抓策略，动态响应干扰与扰动，并能够重新定位物品和执行其他非抓取前的操作。

Jun, 2018

介绍了一组具有挑战性的连续控制任务，并提出了许多改进强化学习算法的研究思路。

Feb, 2018

本文旨在通过模仿学习的角度研究如何通过扩大数据采集并建立交互灵活的学习系统来促进基于视觉的机器人操作系统向新任务的泛化，当扩展真实机器人的数据采集到 100 个不同的任务时，我们发现此系统可以实现 24 个未见过的操作任务，平均成功率为 44%。

Feb, 2022

以多任务学习为基础，提出一种通过演示学习从而训练低成本机械臂控制器，以便完成数个拾取放置任务及非预抓取式操控操作的技术，使用原始图像作为输入并生成机器人臂路径的基于循环神经网络的控制器，参数在任务之间共享；同时结合基于 VAE-GAN 重建以及自回归多模态行为预测的控制器模型。结果表明，可以通过行为克隆直接从原始图像中学习复杂的操纵任务，例如拾起毛巾、擦拭物体并将毛巾放回原位等，权重共享和基于重构的正则化大大提高了泛化性和鲁棒性，同时同时训练多个任务能够增加所有任务的成功率。

Jul, 2017