Jul, 2023

鲁棒的视觉从模拟到实际的机器人操作转移

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TL;DR通过在模拟环境中学习视觉运动策略，我们提出了一种通过视觉域随机化方法来解决模拟与真实世界之间差异的问题，并在丰富的机器人操作任务中进行了基准测试。我们的方法在各种挑战性的操纵任务中取得了 93% 的成功率，并证明了模拟器训练的策略在真实场景中的视觉变化下具有更好的鲁棒性。
visuomotor policiessimulator-trained policiesdomain randomizationvisual domain randomization methodsrobotic manipulation tasks
发现论文，激发创造
  • 域随机化：从仿真到真实世界的深度神经网络转移

    探究了一种称为 “Domain Randomization” 的技术，该技术使用非真实随机纹理来训练深度神经网络对象定位器，使得该定位器在真实环境中表现出色，并且可以应用于机器人控制中。

    Mar, 2017

  • 机器人 VR 眼镜：基于实际到虚拟域适应的视觉控制

    本文提出了一种新颖的方法来解决从模拟环境到真实世界的深度强化学习策略传输问题，通过在部署阶段将真实世界的图像流翻译回合成域来解决这个问题，同时提出了一种不受下游任务影响的简单而有效的位移损失以及在室内和室外机器人实验中验证了我们的视觉控制方法。

    Feb, 2018

  • 动态随机化的机器人控制的仿真到实际转移

    本文介绍了一种简单的方法来解决在模拟训练中的现实差距问题。通过在训练过程中随机化模拟器的动力学，我们能够开发出适应非常不同的动力学的策略，并且使其在真实世界中推广而不需要在物理系统上进行训练。在机器人控制方面，我们的方法在物体推动任务上表现出了很好的性能。

    Oct, 2017

  • 学习生成增强图像用于模拟到真实场景的策略迁移

    本文探讨在模拟环境中学习机器人操作策略的方法，通过使用深度图像数据的随机扩增策略，实现了在非真实场景下学习并获得了验证。

    Mar, 2019

  • 策略优化的政策转移

    本研究提出了一种基于域随机化的控制策略迁移方法，通过同时学习多种不同行为的控制策略来应对目标环境与训练环境之间的差异，而无需对动态参数进行识别，实验表明该方法可以成功地解决模型误差较大的情况。

    Oct, 2018

  • 基于贝叶斯优化的高效领域随机化

    本文提出了一种 Bayesian Domain Randomization（BayRn）算法，通过采样真实世界目标域中的稀疏数据来适应性地调整源域分布参数，解决在机器人控制中遇到的模拟培训与真实世界之间存在的不匹配问题，实现了在模拟和真实环境下的任务优化。

    Mar, 2020

  • 强化学习的鲁棒视觉域随机化

    通过提出一种正则化方法，使得智能体在训练时只基于一个环境的变体进行训练，并在训练过程中对其学习到的状态表示进行正则化，以实现对不同领域的不变性，该方法比标准的域随机化技术更有效和鲁棒，并能实现相同的泛化分数。

    Oct, 2019

  • 自动生成抓取数据集的域随机化用于模拟到真实场景迁移

    本研究探讨了如何利用自动生成的抓取方法来解决机器人在实际环境中获取对象的问题，并就域随机化、从仿真到实际的转移性等问题进行了分析和研究。

    Oct, 2023

  • 机器人深度强化学习中的模拟到真实转移：一项调查

    本篇综述涵盖了深度强化学习中模拟转真实环境的基本背景，包括不同方向的方法和应用场景，重点讨论了域随机化、域自适应、模仿学习、元学习和知识蒸馏等方法及其存在的机遇和挑战。

    Sep, 2020

  • 学习主动任务导向的探索策略，弥合模拟与现实之间的差距

    本文提出并分析了一种基于任务导向探索的框架，该框架通过在模拟环境中学习任务导向的探索策略来标识任务相关的系统参数，并将这些参数用于在现实世界中进行基于模型的轨迹优化。实验表明，任务导向的探索有助于在系统参数未知时，使基于模型的策略适应更好，从而实现更好的任务表现。

    Jun, 2020