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

Deformable linear object manipulation using an anthropomorphic hand is explored through the DexDLO framework, which learns dexterous dynamic manipulation policies and performs various tasks such as grabbing, pulling, and end-tip position control, demonstrated through the Mujoco physics simulator.

Dec, 2023

本研究提出了一个名为 DiffSkill 的新框架，使用可微分的物理模拟器进行技能抽象，从感官观测中解决长期目标可达的可变形物体操作任务。

Mar, 2022

本文介绍了一种在线规划深度动力学模型的方法，通过这种方法，使用少量真实世界的数据即可进行柔性接触的灵巧操作技能的有效学习，并成功应用于 24 个自由度类人手上。

Sep, 2019

本研究提出了使用大规模演示学习熟练操作多指手来处理机器人学中最具挑战性的问题。 主要采用人类抓握可行性模型生成 3D 物体演示，以实现策略的泛化。同时，本研究使用了新颖的模仿学习目标，以及几何表示学习目标，通过在仿真系统中重新定位多样的对象以证明本方法的有效性。

Apr, 2022

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

为了实现通用的机器人，我们需要使机器人像人类一样操作日常关节物体。本论文提出了一种新的基准测试 DexArt，并研究了具有关节物体的熟练操作的通用性。我们使用强化学习和三维表示学习来实现泛化，通过广泛的研究，提供了 3D 表示学习如何影响决策制定的新见解。

May, 2023

我们提出了一种基于物理的方法来合成全身手物交互。通过通过一个层次化框架，并结合强化学习和物理仿真，我们首先在解耦环境中学习身体和手部运动的技能先验。然后，我们使用一个新颖的奖励函数训练一个高层策略，以在预训练的潜在空间中控制手物交互。我们的方法成功完成了从接近物体到抓取和后续操纵的完整交互任务，并展示出比基于运动学的基线方法更具物理合理性的动作。

Sep, 2023

使用手势姿态估计器采集到的人手信息，结合逆运动学和 PSO 算法解决手姿态到 29 个自由度手模型的映射问题，以增加进行虚拟物体操作任务成功率，进而使用全部操作过程数据通过生成对抗性模仿学习训练出可用于虚拟现实中的抓握策略网络。

Oct, 2018

通过强化学习，我们使用模拟环境训练了一种可以使机器人手指进行多指协调、操纵物体并控制重力的新型算法，并且证明该算法可以成功地应用在实物机器人中，为机器人控制领域提供了新的解决方案。

Aug, 2018