Oct, 2023

广义动物模拟器：具备多功能运动先验的灵活运动

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TL;DR这篇论文介绍了一种名为 Versatile Instructable Motion (VIM) 的增强学习框架，该框架旨在将多种灵活的运动任务应用于先进的机器人应用中。这个框架使得四肢机器人能够通过模仿动物动作和人工设计的动作来学习各种灵活的低级技能，通过功能奖励和风格化奖励实现任务的平滑过渡和性能对齐。这是第一个允许机器人使用单一控制器同时学习多种灵活运动任务的工作。
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发现论文，激发创造
  • 通过模仿动物学习敏捷机器人运动技能

    本研究提出了一种基于模仿学习的系统，使机器人可以通过模仿真实世界的动物学习敏捷的运动技能，并演示了该系统的有效性。

    Apr, 2020

  • 通过经验转移学习和适应敏捷运动技能

    这篇论文研究了如何用增强学习算法训练四肢机器人在复杂环境中实现高速奔跑、跳跃、走路到目的地等多种复杂技能，并且通过从已有的控制器中借鉴经验，解决了机器人探索新环境时的困难，实现了四肢机器人在现实环境中优雅且安全的部署。

    Apr, 2023

  • Sim-to-Real: 四足机器人学习敏捷运动

    本文提出了一种利用深度强化学习技术自动化四足机器人运动设计过程的系统，能够从简单的奖励信号中学习四足运动，并可提供开环参考进行学习过程的控制，采用系统辨识来改进物理模拟器，利用物理环境随机与扰动设计控制器，并在物理模拟器中进行评估，成功在现实世界中部署。

    Apr, 2018

  • 从人和动物行为学习可重用的机器人运动技能：模仿与再利用

    本文研究使用人类和动物运动的先验知识来学习现实机器人的可重复使用的运动技能，并且实现了能够在实际机器人上部署的任务导向控制器。

    Mar, 2022

  • 使用强化学习和生成式预训练模型实现四足机器人的逼真敏捷和游戏

    通过使用动物和人类的知识来激发机器人创新，我们提出了一个框架，使四肢机器人能够在复杂环境中具备像真实动物一样的灵活性和策略。通过利用先进的深度生成模型产生模拟动物行为的运动控制信号，我们的方法通过预训练感知动物运动的生成模型，将原始知识保留并重复利用于环境适应性学习阶段，最终在复杂的下游任务中通过任务特定控制器解决任务，从而推动了机器人控制的前沿。

    Aug, 2023

  • 野外 AMP：学习强健、敏捷、自然的腿部运动技能

    本文提出了一种新的算法，可以推断关于动态系统参数的信息，同时从先前的观察中估计有关机器人状态的重要信息，并将其与 Adversarial Motion Priors 结合，实现了机器人在真实世界中稳定、灵活和自然的步态，从实验结果中发现相对于基线算法，我们提出的算法能够以更低的功耗遍历具有挑战性的地形。

    Apr, 2023

  • 用腿作为机械臂：推进四足动物的敏捷性超越运动

    该论文讨论了如何通过在模拟中训练四足机器人学习步行和使用前腿攀爬墙壁、按按钮、与物品交互等技能，并通过行为树将这些技能结合起来执行任务，并使用分阶段的课程和 sim2real 变体在现实世界中应用这些技能。

    Mar, 2023

  • 学习四肢机器人灵活动态技能

    通过在仿真中训练神经网络策略并将其转移到现实的四足动态平衡系统，研究创造了一种快速、自动且高效的数据生成方案，从而实现了在四足机器人技能方面的进一步提升。

    Jan, 2019

  • 通过强化学习实现快速移动

    本篇论文提出一种端到端学习到的控制器，可为 MIT Mini Cheetah 机器猎豹在天然地形上实现最高时速 3.9m/s 的行动敏捷性，并且具有鲁棒性和抗干扰性。

    May, 2022

  • 通过多个对抗性运动先验在强化学习中进行高级技能训练

    本文提出了一种基于对抗性先验的多样式强化学习方法，通过引入多种风格的先验知识，成功实现了机器人在不同风格下的运动控制和技能学习，无需人工设计奖励函数。

    Mar, 2022