提出了一种名为触觉主动推理强化学习（Tactile Active Inference Reinforcement Learning，Tactile-AIRL）的机器人操作技能学习新方法，通过整合基于模型的技术和内在好奇心进入强化学习过程，有效提高算法的训练效率和对稀疏奖励的适应能力，并利用视觉触觉传感器提供详细的感知，通过自由能最小化进行想象和规划，证明了该方法在非抓取物体推动任务中取得了显著的高训练效率，使智能体在密集和稀疏奖励任务中优秀表现，几次交互即可超越基准模型，并通过螺纹拧紧任务进行了物理实验，展示了算法的快速学习能力和在实际应用中的潜力。

Nov, 2023

本研究通过深度强化学习技术在机器人领域实现了触觉信息处理、迁移学习、以及力控制等方面的初步成果。

Nov, 2023

利用 GPU 模拟技术和模仿学习指导策略搜索以使强化学习培训可在高维机器人手表现复杂控制问题的领域中成为可能，最终演示了并行强化学习和模仿学习的互补优势和优秀的验证结果。

Dec, 2022

这项研究提出了一种适用于表示多个物体及其相互作用的可视强化学习结构化方法，用于学习多个物体的目标条件操纵，并演示了学习使用三个物体但能推广到具有十多个物体的类似任务的代理的能力。

Apr, 2024

本研究展示了无模型深度强化学习可有效扩展到高维复杂操作任务，并通过少量人工演示显著降低样本复杂度，从而使学习具有与机器人体验几个小时相当的样本量，展示出非常自然的动作并且更加稳健。

Sep, 2017

本文介绍一种基于深度 Q 函数算法的深度强化学习方法，能够实现在真实的物理机器人上进行复杂的 3D 操作任务学习，并通过多个机器人异步汇聚优化策略更新等技术进一步提高训练效率。

Oct, 2016

本文提出使用深度强化学习作为一种可扩展的解决方案，来掌握带有多指手的接触丰富行为，并展示使用模型自由的深度强化学习算法在现实世界中可以学习各种复杂的行为，同时可以通过少量的人类演示来加速学习。

Oct, 2018

本文介绍了 RMBench，这是一个用于机器人操作的基准测试，使用深度学习和强化学习算法，通过使用目标性能指标来比较算法的性能表现，研究发现，软 Actor-Critic 的表现最好，且数据增强技术有助于学习策略。

Oct, 2022

通过多模态探索方法，提出了用于任意起始和目标物体姿态的平面推动强化学习策略，该策略在无模拟故障和观测噪声的情况下具备可靠性，并能应用于具有多个推动装置的任务，同时验证了该策略在物理机器人上的可转移性。

Aug, 2023

本研究使用一种修改自然策略梯度算法的模型，通过模拟学习并训练，成功将自主控制策略从虚拟系统转移到由三个机器人组成的物理系统中，并证明使用多个模型训练可以使学习到的策略更加稳健，从而弥补了系统识别的困难。

Mar, 2018