近期 AI 在机器人学习方面的重要进展，特别是自然语言条件规划和使用生成模型进行控制器高效优化。然而，互动数据仍然是泛化的瓶颈。获取抓取的数据是一个关键挑战，因为这项技能需要完成许多操作任务。质量多样性算法结合先验知识来加速生成多样的模拟抓取姿势，实验结果显示质量多样性算法明显优于常用方法。进一步实验表明，质量多样性优化自动发现了一些通常需要硬编码的高效先验知识。在两种不同类型的机械手上部署生成的抓取结果表明，所产生的多样性场景具有模拟到实际的可迁移性。我们相信这些结果对于生成大规模数据集以实现强健且普适的机器人抓取策略是重要的一步。

Mar, 2024

通过使用动态模型来提高质量 - 多样性算法的样本效率，我们提出了动态感知质量 - 多样性 (DA-QD) 框架；我们从中获得的经验进行增量训练，可以在想象力中使用想象技能库进行质量 - 多样性探索。该方法能够在三个机器人实验中取得成功的应用，包括比现有 QD 方法更高效的技能发现、零 - shot 学习中的新技能库以及长期导航任务中的损伤适应。

Sep, 2021

本文介绍了一种基于模型的 Quality-Diversity 算法，该算法通过对所有群体成员进行有效的探索和利用想象中的扰动来同时维持性能和高效的多样性，从而提高人群算法在具有欺骗性奖励的任务中的样本效率和解决方案质量。

Nov, 2022

Quality-diversity algorithms, with explicit behavior metrics searching for a set of high-quality and diverse solutions, provide new opportunities for AI game-playing and procedural content generation, enabling creative human-AI interactions and adaptivity.

Jul, 2019

提出了一种简化版的 Quality diversity 问题 - DQD，重点解决 Objective 和 Measure 函数是一阶可微分函数的问题，并提出了一种基于梯度信息的算法 MEGA, 成功地解决了优化过程中 “黑盒处理” 忽略 Gradient information 的问题。在两个 QD 基准领域和 StyleGAN 的潜在空间中进行实验，表明 MEGA 显著优于现有的 QD 算法，突出了 DQD 在梯度信息可用时高效的优势。

Jun, 2021

通过 Reset-Free QD 算法和动力学模型，在物理机器人上直接学习控制器，以提高样本效率和生成最佳存档，从而使物理四足机器人在两小时内学习到行为技能库。

Apr, 2023

本研究提出了 Reset-Free Quality-Diversity optimization (RF-QD) 算法来实现具有多样性和高性能技能的行为副本的自主学习，我们在 Dynamics-Aware Quality-Diversity (DA-QD) 基础上引入了一种行为选择策略，并演示了通过训练自我重置的步态行走任务，可以高效学习到具有多样性和一定安全性的行走技能。

Apr, 2022

本文提出了一种新算法 QDPG，它结合了策略梯度算法和质量多样性方法，用于在连续控制环境中生成多样化和高性能的神经控制器，并且比其他进化算法更具样本效率。

Jun, 2020

本文介绍如何使用高通量模拟器和在线学习方法相结合的 QD-RL 算法来训练能够在未知动态环境下表现良好的机器人，PPGA 算法在人形机器人领域实现了 4 倍的改进。

May, 2023

本文提出了一种名为 Diverse Quality Species (DQS) 的新型质量 - 多样性算法，能够在不需要存档或事先定义行为范围的情况下，将解决方案分解为独立进化种类，并利用无监督技能发现来学习多样化而高性能的解决方案，在多个仿真机器人环境中进行评估，结果表明 DQS 比其他 QD 算法更具样本效率和性能。

Apr, 2023