Mar, 2022

从人和动物行为学习可重用的机器人运动技能：模仿与再利用

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TL;DR本文研究使用人类和动物运动的先验知识来学习现实机器人的可重复使用的运动技能，并且实现了能够在实际机器人上部署的任务导向控制器。
human and animal movementlocomotion skillsrobotsmotion capture dataimitation
发现论文，激发创造
  • 通过模仿动物学习敏捷机器人运动技能

    本研究提出了一种基于模仿学习的系统，使机器人可以通过模仿真实世界的动物学习敏捷的运动技能，并演示了该系统的有效性。

    Apr, 2020

  • 用腿作为机械臂：推进四足动物的敏捷性超越运动

    该论文讨论了如何通过在模拟中训练四足机器人学习步行和使用前腿攀爬墙壁、按按钮、与物品交互等技能，并通过行为树将这些技能结合起来执行任务，并使用分阶段的课程和 sim2real 变体在现实世界中应用这些技能。

    Mar, 2023

  • 通过对抗性模仿从动作捕捉学习人类行为

    本文介绍应用生成对抗性模仿学习方法，通过有限的高维仿人体运动演示数据，训练神经网络策略以产生类人的运动模式，并利用该方法构建子技能策略解决高维身体姿态控制任务。

    Jul, 2017

  • 机器人模仿人类动作

    通过模仿学习，我们能够快速理解一个新任务，通过演示，我们可以直接获得哪些动作需要执行以及它们的目标的知识。本文介绍了一种新的模仿学习方法，解决了机器人模仿人类所面临的视角变化和身体模式等挑战。我们的方法可以利用单个人类演示来抽象展示任务的信息，并利用该信息进行泛化和复制。我们通过两种最先进的方法进行了新的集成：扩散式动作分割模型用于抽象演示的时间信息，以及开放词汇对象检测器用于空间信息。此外，我们通过符号推理来改进抽象的信息，并利用逆向运动学创建行动计划，以使机器人能够模仿演示的动作。

    Jan, 2024

  • 通过领域自适应元学习从观察人类进行单次模仿

    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

  • 使用强化学习和生成式预训练模型实现四足机器人的逼真敏捷和游戏

    通过使用动物和人类的知识来激发机器人创新，我们提出了一个框架，使四肢机器人能够在复杂环境中具备像真实动物一样的灵活性和策略。通过利用先进的深度生成模型产生模拟动物行为的运动控制信号，我们的方法通过预训练感知动物运动的生成模型，将原始知识保留并重复利用于环境适应性学习阶段，最终在复杂的下游任务中通过任务特定控制器解决任务，从而推动了机器人控制的前沿。

    Aug, 2023

  • 广义动物模拟器：具备多功能运动先验的灵活运动

    这篇论文介绍了一种名为 Versatile Instructable Motion (VIM) 的增强学习框架，该框架旨在将多种灵活的运动任务应用于先进的机器人应用中。这个框架使得四肢机器人能够通过模仿动物动作和人工设计的动作来学习各种灵活的低级技能，通过功能奖励和风格化奖励实现任务的平滑过渡和性能对齐。这是第一个允许机器人使用单一控制器同时学习多种灵活运动任务的工作。

    Oct, 2023

  • HumanPlus: 人形机器人的人体投射与模仿

    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

  • 学习四肢机器人灵活动态技能

    通过在仿真中训练神经网络策略并将其转移到现实的四足动态平衡系统，研究创造了一种快速、自动且高效的数据生成方案，从而实现了在四足机器人技能方面的进一步提升。

    Jan, 2019

  • 深度强化学习中的机械臂控制和抓取行为模仿

    本研究提出了一种采用 3D 人体姿态估计和强化学习相结合的新型运动模仿模型，通过将运动模仿转化为强化学习中的关节角度预测问题，从而极大减少了对大量训练数据的依赖，使得模型能够从仅有几秒钟的视频中学习模仿策略，并展现出强大的泛化能力。该项目可轻松地将人的手臂运动模仿到机械手臂上，表现出卓越的性能和稳健的迁移能力。

    May, 2024