本文提出了利用动态循环 (Dynamics Cycles) 的方法，通过在两个不同的领域中学习关联来解决机器人学习中的问题，包括模仿学习、模拟到真实世界的迁移学习和不同机器人环境之间的转移学习。该方法可以通过使用来自两个不同领域的非配对和随机收集的数据，对代表 (视觉 / 内部状态)、物理参数 (质量 / 摩擦力) 和形态 (肢体数量) 不同的两个领域进行对齐，最终在不需要任何额外的微调的情况下将一个领域的策略直接转移至另一个领域。

Dec, 2020

本文提出了一种使用自监督对应关系用于提高视运动策略学习的泛化性能和样本效率的方法，并通过模仿学习演示了在挑战性的操作任务中使用少量演示即可实现广泛的硬件验证。

Sep, 2019

该论文提出了一种新颖且通用的可微分任务驱动的机器人设计框架 Task2Morph，将任务特性与形态映射相结合，并将其嵌入到可微分的机器人设计过程中，通过使用梯度信息进行映射学习和整体优化，实验证明 Task2Morph 在效率和效果上优于缺乏任务驱动形态模块的 DiffHand。

Mar, 2024

该论文介绍了一种通过捕捉物体的深度图像来获取其运动学模型的方法，以便于机器人能够独立使用这些物体，这种方法不需要先前的物体模型，并使用了稀疏（无标记）特征跟踪、运动分割、组件姿态估计和运动学习等技术。

Feb, 2015

本文提出基于自监督视觉对应学习的模型预测方法，证明了这种方法能够在视觉学习的强化学习中实现明显的性能提升，并通过模拟实验和硬件实验的验证显示出在一些情境下，这种预测模型具有更好的泛化性能。

Sep, 2020

本文介绍了一个强化学习算法，用于在不同形态的机器人中传递知识并实现多种技能的学习。模拟实验结果表明，我们可以在不同连接数和肌腱驱动和扭矩驱动机器人的模拟环境中传递知识和技能。

Mar, 2017

本文的研究重点是在具有不同形态的机器人操纵器之间传递控制策略。通过将源机器人和目标机器人的状态和动作空间投影到一个共同的潜在空间来实现跨机器人的策略转移。我们使用编码器、解码器和潜在空间控制策略同时进行训练，利用任务表现、潜在动力学一致性和编码器 - 解码器能力来重构原始状态和动作。为了转移学得的控制策略，我们只需要训练目标编码器和解码器来将新的目标领域对齐到潜在空间。我们使用生成对抗训练，通过循环一致性和潜在动力学损失，在目标领域中无需访问任务奖励或奖励调整，展示了模拟环境到真实环境以及不同状态、动作和形态的机器人之间的策略转移。

Jun, 2024

本文介绍了一种用于学习具有高度通用策略表示的动态操作行为的新方法，该方法可以扩展最近开发的策略搜索方法，并使用迭代重新拟合的时间变化线性模型来学习所需运动技能的一组轨迹，然后将这些轨迹统一到一个单一的控制策略中。

Jan, 2015

本文提出了一种基于弱监督的通信学习方法，结合了严格匹配数据和非匹配数据学习，利用状态和动作的时间关系和配对抽象来降低成本和提高通信准确性。

Mar, 2022

这篇研究论文介绍了一种将自然语言引入模仿学习中的方法，可以让专家在提供动作演示的同时，提供自然语言的描述。通过融合语言、知觉和动作的关系，实现了更加精细的控制，降低了场景的模糊度。在七自由度机械臂控制任务上的模拟实验表明，此方法可有效学习自然语言条件下的机器人操作策略，并与其他方法相比做出了明显改进。

Oct, 2020