本文提出了一种新型的遥操作系统，其结合了触觉设备和虚拟现实，为遥操作者提供 3D 视觉反馈，通过利用机载视觉和惯性传感器、对象跟踪算法和对象数据库实现。通过室内和室外实验，我们证明了提出的系统在实现高级空中操作任务方面的优势，包括抓取、放置、施力和插销孔插入。

Mar, 2020

通过增强现实（AR）远程操作系统，我们提出了一种自我监督的 6-DoF 抓取姿势检测框架，能够高效地学习人类示范，并提供不需要抓取姿势注释的 6-DoF 抓取姿势，实现了对未知物体进行仅仅通过三次示范就能够满意地学习抓取的能力。

Apr, 2024

该研究提出了一种基于深度传感器和一种先进的 3D 手姿估计器的模型，使用模型自由的混合强化学习和模仿学习方法训练代理来实现虚拟环境中手 - 物体交互，通过引入物理约束，使得机器人能够完成更高效的手 - 物体操作。

Aug, 2020

提出在商用虚拟现实界面下对工业机器人进行远程操作的问题，为此，提出了一个简化的过滤方法来处理命令信号，以便在熟练掌握虚拟现实界面的情况下对工业机器人进行远程操作，这一方法已在多种接触丰富的操作任务中得到了证明

May, 2023

这篇论文介绍了一个机器人系统，可以通过自主学习的方式进行物体位姿估计，并通过环境中的物体抓取或推动的交互方式持续收集数据并完善其位姿估计模块，从而提高对象分割和 6D 姿态估计的性能。

Sep, 2019

提出了一种名为触觉主动推理强化学习（Tactile Active Inference Reinforcement Learning，Tactile-AIRL）的机器人操作技能学习新方法，通过整合基于模型的技术和内在好奇心进入强化学习过程，有效提高算法的训练效率和对稀疏奖励的适应能力，并利用视觉触觉传感器提供详细的感知，通过自由能最小化进行想象和规划，证明了该方法在非抓取物体推动任务中取得了显著的高训练效率，使智能体在密集和稀疏奖励任务中优秀表现，几次交互即可超越基准模型，并通过螺纹拧紧任务进行了物理实验，展示了算法的快速学习能力和在实际应用中的潜力。

Nov, 2023

通过视觉反馈操纵不可见的关节对象对于实际机器人而言是一项关键但具有挑战性的任务。本文提出了一个新颖的部件导向的 3D RL 框架，可以在没有示范的情况下学习操纵关节对象。实验结果在仿真环境和真实世界环境中证明了我们框架的有效性。

Apr, 2024

本文介绍了如何利用消费级虚拟现实头显和手部追踪硬件来自然地远程操纵机器人执行复杂任务，并说明了如何使用仿真学习来学习从像素到动作的策略映射。实验展示了我们方法在视觉动作技能学习上的有效性。

Oct, 2017

本文介绍了一种新的方法，通过感知系统提供场景中所有物体的几何和语义信息，同时提供这些物体的可行抓取，以加速机器人操作的复杂度。通过详细的定量分析，我们展示了我们的方法通过在 30 帧 / 秒速度下提供竞争性能，以比较专门用于物体形状、姿态和抓取预测的最新技术方法。

May, 2023

该研究提出了一种自监督视觉深度强化学习方法，使得机器人可以有效地在模拟环境和真实环境之间直接转移训练模型，并特别设计了一种高度敏感的行动策略用于处理拥挤和堆叠的物体，实验证明即使没有经过实际环境微调，该模型在真实吸附任务中的吸附成功率也能保持较高，还能在真实实验中吸附新物体并保持 90% 的成功率。

Sep, 2023