移动机器人物体操作的集体智能
在本研究中，我们介绍了一个全套解决方案，即开放世界移动操作系统，用于处理开放且无结构的环境中的真实关节对象操作，如真实世界中的门、柜子、抽屉和冰箱。我们还开发了一种低成本的移动操作硬件平台，能够在无结构环境中进行安全和自主的在线调整。
Jan, 2024
本文提出了一个新的方法，利用生成对抗网络构建机器人的运动模式，使机器人能够通过调整速度的变化，表现出人类的细致和谨慎，从而更好地适应不同的操作场景。
Mar, 2022
通过使用主动视觉系统来有意识地感知和应对环境，我们开发了一种移动操纵框架，该框架利用移动机械手的能力来移动和观察，从而能够在复杂混乱的场景中导航并展示灵活的全身协调，而无需创建环境地图。
May, 2024
本研究探讨了合作多智能体系统中的组合泛化现象及其理论基础，在引入线性依赖性的动态性能的基础上研究了泛化界限，并在团队能力的奖励上扩展了结果，同时通过多智能体强化学习框架在各种领域进行了实证分析，并提出了多智能体算法向确保组合泛化方面的重要需求。
Jan, 2022
该研究针对机器人在重复环境中的可操作性，提出一种基于物理模拟器的动态规划算法，结合多智能体路径规划的思想，用于实现机械臂动作计划与可移动物体状态变化之间的交互式自主调整。
Mar, 2023
该研究介绍了我们的 UniTeam 代理 —— 一个改进的基线模型，用于处理在陌生环境中的导航问题、新物体的操作问题以及开放词汇的物体识别问题。通过评估基线代理的性能，并改善感知、导航和操作技能，实现了在感知方面的缺陷最小化、导航方面的无限循环问题解决、取物方面的因物体能见度变化导致的失败问题解决以及放置方面的准确定位以成功放置物体。
Dec, 2023
本研究主要探讨了如何应用基于观察专家演示的控制器学习算法，训练出端到端的神经网络，用于解决协作多智能体系统中的分布式控制问题，实验结果表明，使用通信策略可以有效提高分布式模型的性能。
Feb, 2023