Oct, 2023

如何通过示范高效地教导机器人？

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TL;DR通过使用信息熵作为准则，建议教师给出更具信息量的示范样例，从而提高机器人学习效率。使用增强现实引导系统对初学者进行训练，从熵最高的区域产生额外的示范，并在同一任务（保留）和新任务（转移）上测试性能，结果发现机器人的学习效率大幅提高，与启发式规则相比提高了 210%。
learning from demonstrationrobot learninginformative demonstration examplestask-related information entropyar-based guidance system
发现论文，激发创造
  • 通过概率图示教学进行示范学习

    通过对 2D 场景图像进行示范轨迹草图，在三维任务空间中生成运动轨迹的概率模型，以此作为一种新型的 LfD（Learning for Demonstration）范式。

    Sep, 2023

  • 通过自监督奖励回归学习低效演示

    本文提出了一种新的方法通过子优示范来合成优化参数化的数据来训练理想的奖励函数，从而克服了旧方法在使用子优示范时的一些限制，实现了更好的性能。

    Oct, 2020

  • 基于环境限制的示教学习增强

    文章介绍了一种学习自演示 (LfD) 方法，用于应对带有关节机制的接触丰富的操作任务。从单个人类演示中提取的策略可以推广到相同类型的不同机制，并且对环境变化具有鲁棒性，其关键是通过与环境有目的地交互来自主增强初始演示以收集附加信息。针对多 DOF 的复杂机制的实际实验表明，我们的方法可以可靠地完成任务。

    Oct, 2022

  • 探索从演示任务中机器人错误引起的人类内在反应

    该研究探讨了通过学习人类示教实现机器人互动反馈的一种可能性 —— 基于双方肢体语言的意义建立，通过人机互动教机器人跳舞，对正确和错误示范进行姿态分析以测量人对机器人的响应。

    Jun, 2016

  • 面向从次优演示中高样本效率的学徒学习

    使用 Systematic Self-Supervised Reward Regression（S3RR）框架，通过系统性的替代轨迹退化，可以实现从非优示范中学习的能力，比现有的学习技术更为高效。

    Oct, 2021

  • 通过前向触觉表示的示范学习力导向动作的少样本学习

    通过半监督的学习方式，本研究在操作机器人通过感知力及学习示范来识别实物属性并生成所需运动的过程中，采用了力传感、从示范学习、无监督数据和触觉表示编码器等关键技术。结果表明，通过预训练，该学习方法在未知海绵上成功地识别了物理属性并生成了期望的擦拭运动，优于其他无预训练方法。此外，通过实际机器人硬件验证了模型生成的运动，并通过在模拟环境中预训练触觉表示编码器，捕捉到了真实物体的属性并提高了实验结果的泛化能力。

    Sep, 2023

  • 异构演示中终身学习的策略探索与混合

    本文提出了一种基于 Learning from Demonstration (LfD) 框架的新算法 Dynamic Multi-Strategy Reward Distillation (DMSRD)，通过提取不同人给出的演示中的共同知识，构建混合策略以实现个性化和高效的机器人学习，实验结果表明，该算法表现出了明显的优越性。

    Feb, 2022

  • 基于软件导师的不完美演示强化学习

    本文研究了强化学习的探索效率问题。提出了一种基于专家演示的强化学习方法，通过将专家指导视为对智能体政策探索的软约束，最终转化为一个约束优化问题，并采用局部线性搜索来高效解决。在广泛的基准测试中，我们的方法比其他方法获得了更好的结果。

    Nov, 2019

  • 从次优演示中学习奖励的应用于外科电凝

    通过学习演示（LfD）技术实现自动化机器人手术非常具有挑战性，本文介绍了一种从有限数量的次优演示中学习强健奖励函数的方法，并通过强化学习（RL）优化学习到的奖励函数来学习策略。通过在一个物理手术电刀任务上应用我们的方法，我们证明了即使提供的演示是次优的、观察是高维点云时，我们的方法仍然可以表现出色。

    Apr, 2024

  • 稀疏奖励下的不匹配任务演示增强学习

    该论文提出了一种名为保守奖励塑造的学习方法，用于解决强化学习中的稀疏奖励问题，并在机器人操纵任务中实现了学习从演示中获取的技能以应用于其他相似但不同任务的能力。

    Dec, 2022