本论文介绍了仿真学习的基本概念、假设、方法及其算法，探究其与机器学习、控制论等领域的关系，为机器学习专家与机器人及应用人工智能专家提供知识储备与工具。

Nov, 2018

本研究通过对演示者专业技能的无监督学习，开发了一种可同时学习演示者政策和专业技能水平的联合模型，并通过过滤每种演示者的次优行为，训练出可以优于任何演示者的单一策略，并可用于估计任意状态下演示者的专业技能，在Robomimic等实际机器人控制任务以及MiniGrid和棋类等离散环境中取得了比其他方法更好的表现。

Feb, 2022

本文旨在通过模仿学习的角度研究如何通过扩大数据采集并建立交互灵活的学习系统来促进基于视觉的机器人操作系统向新任务的泛化，当扩展真实机器人的数据采集到100个不同的任务时，我们发现此系统可以实现24个未见过的操作任务，平均成功率为44%。

Feb, 2022

研究通过基于人提供的演示的模仿学习来学习机器人操作策略，通过测量新演示与基本策略的兼容性并积极征求新用户的兼容演示，从而改善任务成功率。

Oct, 2022

FISH is a versatile imitation learning approach that can achieve an average success rate of 93% on robotic tasks by computing rewards and adaptively updating a residual policy for robust visual skills with less than a minute of human demonstrations, making it fast and efficient.

Mar, 2023

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

本文提出了一种可以从小的干净数据集和大的嘈杂数据集中学习到子最优示范的深度递归网络，通过技能探索和调整，以及相互信息正则化促进技能空间中的解缠缩。

Jun, 2023

在这篇论文中，介绍了一种名为XSkill的模仿学习框架，通过从未标记的人类和机器人操纵视频中发现一种跨体现性表示，使用条件扩散策略将该表示转移到机器人行为，并通过组合学习到的技能完成由人类提示视频指定的未见任务，进而解决了直接从非结构化人类视频中提取可重用机器人操作技能的挑战。实验结果表明，XSkill的性能更好。

Jul, 2023

利用少量人类示范，通过适应它们到新场景的方式，自动合成大规模且丰富的数据集，使机器人代理能够在长期视野和高精度任务中通过模仿学习取得良好的性能，比收集额外的人类示范更有效且经济。

Oct, 2023

模仿学习的文献内容进行了系统回顾，通过引入新的分类法对模仿学习技术、环境和度量进行了分类，反思了文献中的主要问题，并提出了研究者面临的挑战和未来发展方向。

Apr, 2024