Aug, 2021

机器人控制中离线人类演示的学习关键因素

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TL;DR本研究提出了六种离线机器人操纵算法来学习人类行为，通过对不同复杂度的数据集进行分析，揭示了从人类示范数据中学习操纵技能的最关键挑战，同时介绍了从人类数据集学习的机会和优点，为未来研究和公平比较提供了公开的数据集和算法实现。
发现论文，激发创造
  • 2022 年真实机器人挑战赛：在真实环境中从离线数据中学习熟练操纵

    通过对比优胜队伍的方法和最新的离线强化学习算法与挑战数据集的基准结果，本研究详细介绍了比赛规则，并讨论了利用模拟器和真实机器人进行实验的话题。

    Aug, 2023

  • 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

  • 人机合作：通过眼手协同人类演示学习可推广的机器人操作

    本研究旨在利用标注不足的人类视频示范来改进基于视觉的机器人操作学习数据，通过引入图像遮蔽的方法，提高眼手相机机器人操作策略的成功率达 58％。

    Jul, 2023

  • 通过观察学习：机器人操作的基于视频的学习方法综述

    机器人通过观察大规模人类视频学习可以增强对机器人操纵的泛化性和样本效率。

    Feb, 2024

  • 使用远程遥操作的人在循环中模仿学习

    本文介绍使用干预性策略学习的方法来解决机器人操作任务中必须经过精确定序的地方的问题，提出一种 6 自由度机器人操作任务的数据采集系统，并开发了一个简单而有效的算法来收集新数据以遍历通过这些难点，使用干预策略学习的代理在机器人的线路穿线任务和制造咖啡任务中的表现优于其他多种基线算法。

    Dec, 2020

  • 多人模仿学习中的兼容演示引导

    研究通过基于人提供的演示的模仿学习来学习机器人操作策略，通过测量新演示与基本策略的兼容性并积极征求新用户的兼容演示，从而改善任务成功率。

    Oct, 2022

  • 从人类示范中学习软体机器手的熟练操作

    本文介绍了一种基于物体为中心示范实现的，用于训练软机械手进行熟练操作的方法，该方法使用增强学习技术，提出了一种新的算法，允许我们混合和选择最可行的示范来学习在硬件上模仿。最后，我们将这种方法应用于 RBO Hand 2 上，并获得了开 / 关阀门，滑珠和抓取等任务的良好表现。

    Mar, 2016

  • 利用人类视频在现实世界中学习织物操作

    本文探讨了如何通过观察人类直接收集操作布料的示范，利用一些收集到的示范，我们展示了如何学习并在实际机器人上部署拾取和放置策略。

    Nov, 2022

  • 基于 GPU 仿真和高质量演示的交互式人类样学习加速

    利用 GPU 模拟技术和模仿学习指导策略搜索以使强化学习培训可在高维机器人手表现复杂控制问题的领域中成为可能，最终演示了并行强化学习和模仿学习的互补优势和优秀的验证结果。

    Dec, 2022

  • 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