Sep, 2022

基于自监督对抗模仿无标签混合动作的多用途技能控制

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TL;DR本文提出了一种协作对抗式学习方法，用于从包含不同状态转移模式的未标记数据集中最大化它们的可辨识度，获得可控技能集的单一多才策略。实验结果表明，借助生成式对抗模仿学习框架中的无监督技能发现，出现了成功完成任务的新颖有用技能。最后，在名为 Solo 8 的敏捷四足机器人上测试了所获得的多才多艺策略，并呈现出编码在演示中的各种不同技能的忠实复制。
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发现论文，激发创造
  • 通过多个对抗性运动先验在强化学习中进行高级技能训练

    本文提出了一种基于对抗性先验的多样式强化学习方法，通过引入多种风格的先验知识，成功实现了机器人在不同风格下的运动控制和技能学习，无需人工设计奖励函数。

    Mar, 2022

  • 通过对粗略局部演示进行对抗性模仿来学习敏捷技能

    提出一种基于生成对抗学习的方法，通过从部分不兼容的演示中推断奖励函数，实现成功的技能获取，并在四足机器人上测试了后空翻等技能。

    Jun, 2022

  • 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

  • 使用生成对抗网络（GAN）从非结构化演示中进行多模态模仿学习

    本篇论文提出了一种多模态模仿学习框架，能够通过学习技能分段和模仿学习来从未标记和非结构化的示范中分段并模仿技能，从而克服了传统模仿学习方法因要求有结构和隔离示范而限制其可扩展性的问题。广泛的仿真实验证明，我们的方法能够有效地将示范分割成各自的技能，并使用单一的多模态策略学习模仿，实现了多任务执行。

    May, 2017

  • 自监督适应深度神经网络实现机器人视觉操作

    使用深度强化学习隐式地在仿真环境中学习潜在的状态表示，并通过无标签的真实机器人数据将其调整到真实环境中，以实现从像素中执行操作任务。通过序列自监督目标优化对比正向动力学损失，提出了一种更加有效的方法，成功地训练基于视觉的强化学习智能体来堆叠方块。

    Oct, 2019

  • 基于课程的通用技能模仿

    本研究提出一种基于课程学习和 MoE 的模仿学习方法，用于从人类多样化的演示中教授机器人控制技能，并在复杂机器人控制任务中显著优于当前最先进的方法。

    Apr, 2023

  • 多样行为的鲁棒性模仿

    本文提出了一种基于变分自编码器的策略嵌入方法，相比传统的监督学习方法和生成对抗网络的模仿学习，该方法可以从更少的示范数据中学习到更为鲁棒的控制器，并避免了模式坍塌现象。

    Jul, 2017

  • PlayFusion: 通过语言标注游戏实践实现技能获得

    通过学习无结构和未经整理的数据来生成语言和视觉方面的方法成为了主流。本论文研究了从带有事后语言标签的无结构游戏数据中学习目标导向技能策略的问题，并借助扩散模型的进展，从无结构游戏数据中提取机器人技能。

    Dec, 2023

  • 通过生成对抗自我模仿学习从示范中学习类别级可搬移物体操作策略

    本文通过模仿学习的方式解决在复杂情况下通过学习实现物体操作技能的问题，提出了一种可以应用于各项任务的无先验奖励的泛化策略学习方法，并通过几个关键技术，包括生成式对抗自我模仿学习、不断完善的判别器和平衡专家池中的实例，显著提高了分类水平操作策略学习的效率和泛化能力。实验结果在 ManiSkill 基准测试中都有明显改善。

    Mar, 2022

  • Few-Shot Imitation Learning 通过查询未标记的数据集进行行为检索

    本研究通过利用少量下游专家数据有针对性地获取有关未标记数据集的信息，设计了一种新颖的机器人学习方法以有效地学习视觉运动技能。该 方法效果显著，在通过视频实景测试和实际机器人操作中超越了以往更为复杂的目标设定方法 20% 的表现

    Apr, 2023