从异构数据中训练通用机器人策略，使用 Policy Composition 方法将不同模态和领域的数据结合起来，学习场景级和任务级的广义操作技能，实现对多任务操作的灵活综合和推理时策略行为的自适应。在模拟和真实世界实验中，该组合策略在不同场景和任务下实现了稳健和灵巧的性能，并优于单个数据源的基线结果。

Feb, 2024

提出了一种基于模型的强化学习策略，通过训练可转移机器人感知的世界动力学模型和机器人特定的动力学模型，从而利用以前在其他机器人上收集的数据来减少对机器人特定数据的需求，并在模拟和实际机器人上实现了视觉控制任务上的零泛化

Jul, 2021

本文提出了一种基于语言根据分割掩模的新型范例，来应对日常情况下一系列的抓取和放置机器人操作任务，通过将从掩模中传达的精确语义和几何形状与我们的多视点策略模型相结合，使我们的方法能够感知准确的物体姿态并实现样本高效学习。

Jun, 2023

通过预训练泛化策略，本研究试图为机器人操控领域开发广泛适用的开源泛化策略，首次推出 Octo，一个基于大型变换器模型的策略，可通过语言指令或目标图像进行训练，并能够在几小时内在标准消费者 GPU 上对新传感输入和行为空间进行有效微调，这为未来建立泛化机器人模型的研究提供了有价值的经验指导。

May, 2024

本文旨在探索在机器人技能学习中实现实用的数据重用，通过使用包含多个任务和多个领域的多样化数据集进行训练，研究表明这种方法可以大大提高机器人在未曾见过的领域和任务中的成功率，大大降低了对采集昂贵的新数据集的需求。

Sep, 2021

通过从动物运动控制中获得灵感，我们展示了训练一种有效的单个运动策略，能够控制多样的四足机器人，该策略通过调节中央模式发生器（CPG）的频率和振幅来产生节奏输出，并将其映射到模式形成（PF）层，从而在不同机器人之间仅调整缩放参数以适应步幅高度和长度，我们还检验了此策略在 Unitree Go1 和 A1 机器人上的模拟到实际转移性能，甚至在增加相当于 A1 机器人额定质量的 125% 负载情况下仍然表现良好。

Oct, 2023

采用模块化神经网络体系结构，利用合成数据和模拟技术，通过低维潜在表示生成场景可用性，成功训练机械臂政策。同时，提出了一种数据集生成方法，可轻松推广到新任务、对象和环境，无需手动像素标记。

Mar, 2019

通过对现有跨域策略转移方法进行系统审查，我们对每个问题设置的总体见解和设计考虑进行了细致的分类，并对跨域策略转移问题中使用的关键方法进行了高层次讨论。最后，我们总结了当前范式能力之外的开放挑战，并讨论了该领域可能的未来发展方向。

Feb, 2024

本文提出 RoboNet，一个用于共享机器人经验的开放数据库，结合视觉先见性和监督逆模型两种学习算法，用于视觉引导的机器人操作的泛化模型学习，其预训练和微调性能超过使用 4 倍至 20 倍更多数据的机器人特定培训方法。

Oct, 2019

本文提出了一种通过知识蒸馏和数据增强强化单摄像头视角下机器人操作任务的强化学习算法的方法，在模拟和现实环境下进行了实验验证并取得了良好效果。

Mar, 2023