本研究旨在将数据驱动的行为规范与能够在物理模拟中执行类似行为的系统相结合，以实现对扰动和环境变化的逼真响应。通过将运动模仿目标与任务目标相结合，我们可以训练出能够在交互环境中智能反应的角色，例如向所需方向行走或向用户指定目标扔球。同时，本研究探讨了多种集成多个运动片段的方法，以开发出能够执行丰富多样的技能的多才多艺的代理。

Apr, 2018

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

通过差分传输使用可微分物理仿真在任务空间内发现可行路径，将源任务转换到目标任务，并从不同的物理仿真梯度信息中指导适应已知行动，以便成功解决两个子任务之间的适应。通过模拟实验在机器人操纵领域执行四个具有挑战性的传输任务，全面地证明了差分传输的有效性。

Oct, 2023

本文提出了一种新的基于可微分物理仿真器的模仿学习方法 (ILD)，该方法将物理预设作为先验加入到计算图中进行策略学习，在优化过程中动态选择每个状态的学习目标，实现了单循环结构，提高了稳定性和训练速度。在验证中，ILD 在连续控制任务和变形物体操作任务中表现优异，且只需要一次专家演示。

Jun, 2022

本文提出 SHAC 算法，该算法基于高性能可微分模拟器，可以有效利用模拟梯度，避免局部最小值问题，并通过截断学习窗口来避免梯度消失或爆炸。在控制任务中表现出更高的样本效率和更短的训练时间。

Apr, 2022

提出了一种新框架 DiffGen，通过集成可微分物理模拟、可微分渲染和视觉 - 语言模型，实现自动和高效的机器人演示生成，通过最小化语言指令的嵌入与模拟观察结果的嵌入之间的距离来完成指定任务，验证实验表明，DiffGen 可以有效地生成机器人数据，并且减少了人力和训练时间的投入。

May, 2024

通过仿真和基于深度强化学习的单刚体角色模拟，本研究提出了一个训练策略以适应各种未知环境变化和控制器转换的方法，并演示了在一个小时内在便携式笔记本上有效训练策略的能力。

Aug, 2023

本文介绍了一种新型、快速可微的软体学习和控制应用模拟器 - Differentiable Projective Dynamics (DiffPD)，它以 Projective Dynamics (PD) 为基础具有隐式时间积分；DiffPD 利用向前 PD 模拟中的预因式化 Cholesky 分解加速反向传播，并在接触处理方面支持惩罚式模型和补偿式模型两种类型的接触。DiffPD 的表现非常优秀，可用于实现时域系统识别、逆向设计、轨迹优化和闭环控制应用。此外，利用 DiffPD 进行真实环境到仿真环境（real-to-sim）的数字化建模等方面的研究也取得了良好的成果。

Jan, 2021

本文提出了一种可实践的学习框架，能够输出统一的神经网络控制器，具有显著提高任务复杂性和多样性的能力，并使用可微物理学实现训练。实验结果表明，在可微弹簧和材料点方法的模拟、复杂的步态任务和多个机器人设计方案上，我们的学习框架优于强化学习，能够更快地收敛，并且用户可以使用我们系统中训练的统一的神经网络控制器交互式控制软体机器人的运动并在多个目标之间切换。

Jun, 2022

DiffPhy 是一种可微的基于物理的模型，用于从视频重建人体的关节 3D 运动，可通过基于图像的损失函数进行直接梯度优化

May, 2022