本文研究了使用自然语言标签并结合机器人交互数据集，来学习规划机器人视觉操作任务的问题，并发现此方法在具有一定自由度的语言规划任务中表现更优秀，成功地完成了使用自然语言描述的物品移动任务。

Sep, 2021

本文提出了一种交互式的任务规范问题形式，通过自然语言指令和一系列语言修正来引导自主代理获得新技能，实现快速获取新技能，显著优于直接非交互式指令跟随。

Nov, 2018

本文提出了一种新颖的对抗式逆强化学习算法，使用条件化语言政策和奖励函数，以及使用变分目标生成器提高学习策略和奖励函数的泛化性，从而使自然语言变得可用于指导智能体任务的目标， 获得了非常好的性能表现。

Aug, 2020

通过自然语言条件化的模拟学习方法，结合像素感知、自然语言理解和多任务连续控制的神经网络，可以在无需任务或语言标签的情况下，显著提高任务成果，同时将语言注释成本降低到总数据量的不到 1％。

May, 2020

这篇研究论文介绍了一种将自然语言引入模仿学习中的方法，可以让专家在提供动作演示的同时，提供自然语言的描述。通过融合语言、知觉和动作的关系，实现了更加精细的控制，降低了场景的模糊度。在七自由度机械臂控制任务上的模拟实验表明，此方法可有效学习自然语言条件下的机器人操作策略，并与其他方法相比做出了明显改进。

Oct, 2020

本研究旨在从自然语言文本中获取信息，进而训练机器人进行各种日常生活任务。我们通过探索一系列最重要的问题，来提出一种有效的机器人控制学习方法，该方法结合了分层控制、多模态变换编码器、离散潜在计划和自监督对比损失。同时，我们使用所提出的方法，成功地在机器人 CALVIN 基准测试中，超越了现有研究成果。

Apr, 2022

通过一种模块化结构，使用符号推理构造深度物体中心推理模型，从而训练出一种可以执行机器人操作的模型，此模型具有优秀的通用性和端到端的可训练性。

Nov, 2022

本文提出了一种基于空间推理和 RL 框架的学习方法，通过想象视觉目标并选择适当的行动来完成任务，使用单一外部奖励信号和内部动机来学习，该方法在两个仿真 3D 环境中，进行了验证，并在处理物体排列任务时，优于两个扁平化架构和一个分层架构。

Jan, 2020

介绍了一种通过结合无监督表示学习和强化学习来获得一般技能库的算法，可以处理原始感官输入（如图像），并使用后期目标重新标记方案来进一步提高其方法的样本效率，在实际机器人系统上获得了比之前的技术更好的效果。

Jul, 2018

通过使用预先训练的文本语言模型（BERT），我们提出了一种简单的方法来训练使用深度 RL 的指令跟踪代理，以适应自然人指令，从而在人类给出自然指令的情况下，实现从合成模板命令到指令的零 - shot 传输。

May, 2020