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

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

通过使用模拟训练和自我影子技术，本文介绍了一个全栈系统，使得机器人能够通过人类数据学习运动和自主技能。

Jun, 2024

本文提出了一种名为 DexMV（Dexterous Manipulation from Videos）的平台和管道，用于机器人的模仿学习，从而解决复杂的手部操作任务，包括计算机视觉、逆强化学习、多传感器模式等方面。

Aug, 2021

利用网络视频的人类手部动作行为作为真实世界经验来指导机器人任务，使用人类视频数据集的视觉、动作、物理规律作为机器人行为的先验知识的学习算法 VideoDex，在机器人手臂和灵巧的基于手的系统上进行测试，并在各种操作任务上显示出强大的结果。

Dec, 2022

本研究提出了一种使用元学习技术从人类视频中进行一次学习的方法，使机器人能够学习从人类示范中执行任务，无需对人类动作进行特定设计，并且在多种任务上演示了机器人实现的能力。

Feb, 2018

本文介绍了一个多模态移动远程操作系统，其由一种新颖的基于视觉的手部姿态回归网络（Transteleop）和一种基于 IMU 的臂部追踪方法组成，并使用低成本深度摄像头观察人手，并通过图像到图像的转换过程生成了配对机器人手部姿势的深度图像，同时具备同时手 - 臂控制的可穿戴相机支架，关键点重建损失探索了人类和机器人手之间在外观和解剖上的相似之处，并丰富了重建图像的局部特征。网络评价结果和各种复杂操作的操作都表明了我们的系统的效率和稳定性。

Mar, 2020

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

本研究提出了第一个适用于基于视觉的人机递送控制策略学习的框架，使用带动态仿真环境的两阶段教师 - 学生框架，该框架使用运动规划、抓握规划、强化学习和自我监督等方法，可以在模拟实验基准测试、模拟到模拟的转换和模拟到真实的转换中显著提高性能，同时该研究也为解决仿真人类问题提供了新的思路。

Mar, 2023

我们提出了基于强化学习的人到仿真向人型机器人 (人到人型机器人，H2O) 的框架，通过仅使用一个 RGB 摄像机实现了全尺寸人型机器人的实时全身遥操作。我们使用可行运动模拟器提出了一个可扩展的 “仿真到数据” 过程，以创建用于人型机器人的大规模运动数据集，并在仿真中训练一个稳健的全身运动模拟器，然后以零样本的方式将其转移到实际人型机器人上，实现了在真实场景中的动态全身动作遥操作，包括行走、后跳、踢球、转身、挥手、推动、拳击等。据我们所知，这是实现基于学习的实时全身人型机器人遥操作的第一个演示。

Mar, 2024