Apr, 2023

使用深度强化学习为双足机器人学习敏捷的足球技能

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TL;DR本文研究了深度强化学习在机器人学中的应用，通过模拟训练，在低成本仿真机器人上实现了动态环境下复杂足球比赛中从走路到踢球等一系列动作表现出稳定流畅的运动技能，并取得了不错的效果。
发现论文，激发创造
  • 使用多模态深度强化学习训练交互式人形机器人

    通过让人形机器人玩井字棋的学习方法，成功探索了多模态深度强化学习、机器人视觉感知和交互等方向，并利用语音、视觉和手势等方式让机器人在该游戏中实现了高效而自然的交互。

    Nov, 2016

  • 学习对称和低能量行走

    该论文提出了一种新颖的基于深度强化学习（DRL）方法来训练机器人的步态控制算法，并引入了一种新的课程学习方法来提供适当的物理辅助，帮助机器人保持平衡和前进。

    Jan, 2018

  • 用深度强化学习训练机器人的方法：我们所学到的教训

    本文评估了深度强化学习在现实世界机器人中的应用，包括学习知觉和运动等复杂技能的案例研究以及相关挑战。

    Feb, 2021

  • 从运动控制到团队合作——在仿真人形足球中

    本研究使用多智能体协同学习模型，在模拟环境中训练了一组虚拟的足球运动员，研究并展示了在不同时间尺度上，采用不同层次抽象的行为表征下，机器人团队的协作行为出现的现象与优势。

    May, 2021

  • 使用四足机器人进行分层强化学习，掌握精确的足球射门技巧

    本文提出了一种层次化的框架，利用深度强化学习使四足机器人能够在现实世界中执行精确的射击技能，包括鲁棒的运动控制策略和运动规划策略，应用于A1四足机器人中，实现了将足球精确射向目标的目的。

    Aug, 2022

  • 使用强化学习创建动态四足机器人守门员

    我们提出了一个基于强化学习的框架，使得四足机器人在真实世界中执行足球门将任务。

    Oct, 2022

  • 通过多任务强化学习实现稳健和多功能的双足跳跃控制

    本文介绍了一种多任务强化学习框架，以训练扭矩控制双足机器人在现实世界中执行各种跳跃任务，通过不同的训练阶段和多样化的情境探索，最终实现了高鲁棒性的多任务策略，并为 Cassie 双足机器人在现实世界中完成各种具有挑战性的跳跃任务提供了支持。

    Feb, 2023

  • 多功能、动态和鲁棒的双足步行运动控制的强化学习

    使用深度强化学习（RL）创建动态双足机器人的运动控制器的综合研究，包括开发可用于周期性行走、跑步、跳跃和站立等一系列动态双足技能的通用控制解决方案，该RL控制器采用新颖的双重历史架构，通过长期和短期的输入/输出（I/O）历史数据有效训练，并在模拟和实际世界的各种技能中始终表现优秀。

    Jan, 2024

  • 通过深度强化学习从自我中心视觉中学习机器人足球

    我们运用多智能体深度强化学习（RL）通过自我中心的RGB视觉训练端到端的机器人足球策略，解决了现实世界机器人领域中的许多挑战，包括主动感知、灵活的全身控制和长时间跨度的计划等。该论文是首次展示了通过将原始像素观测映射到关节级动作的端到端多智能体机器人足球的训练，并能够在真实世界中部署。

    May, 2024

  • 深度强化学习在机器人领域的应用：现实世界成功案例的综述

    本研究解决了深度强化学习（DRL）在机器人应用时面临的复杂性和成本问题。通过对DRL在开发现代机器人能力方面成功案例的综合分析，揭示了其关键因素和未被充分探索的领域，并提出未来研究的方向，重点在于稳定高效的RL范式和整合多种能力的系统性方法。这项工作为RL从业者和机器人研究人员提供了重要的见解，帮助他们利用RL的优势开发更具能力的实际机器人系统。

    Aug, 2024