Oct, 2023

异步人类反馈下的自主机器人强化学习

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TL;DR实现自主学习的算法对于在真实环境中的机器人来说一直是个挑战，但本研究描述了一个实际的强化学习系统，通过在真实环境中进行训练，并借助人类的反馈来实现不间断的改进。该系统在不需要设计奖励函数或重置机制的情况下，通过自我监督学习算法和人类反馈产生的信息来指导探索和筛选学习策略。在模拟环境和真实世界中的机器人任务上的评估结果表明，该系统能够有效地学习行为。
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发现论文，激发创造
  • 自主训练自动驾驶车辆的自主算法

    基于强化学习的自主车辆训练算法，最小化人为干预，通过学习进展实时调整训练过程，安全地重置车辆状态，取得更好的驾驶性能和较少的人工重置。

    May, 2024

  • 真实世界机器人强化学习的要素

    本研究提出了一种基于强化学习的机器人学习系统，通过无需人工干预的自主学习，在真实世界环境下实现智能机器人的不断优化和提高。以灵巧操作为案例研究，探究了在无工具化监控和无手工奖励函数的情况下学习的挑战，并提出了简单、可扩展的解决方案，通过多次灵巧操作任务实验验证了该系统的高效性和优越性。

    Apr, 2020

  • 物理机器人实时控制的异步强化学习

    本文论述了异步学习和顺序学习的比较，并在真实环境下使用机器人手臂和视觉任务进行了实验。研究结果表明，当学习更新的时间成本增加时，顺序学习的性能会显著下降，而异步学习会明显胜过顺序学习。

    Mar, 2022

  • 无需奖励工程的端到端机器人强化学习

    本论文提出一种通过少量成功案例、以及主动请求用户进行标注来使机器人无需人工指定奖励函数以学习技能的方法，有效地避免了人工设计感知流水线或在环境中添加附加传感器等不便之处。我们通过实验验证了该方法的可行性，并证明该方法可使机器人从图像中直接学习知识，且仅需 1-4 个小时与实际世界进行交互。

    Apr, 2019

  • 一种增强现实平台，用于通过机器人向 K-12 学生介绍强化学习

    本文介绍了一个增强现实系统，使人类可以观察到机器人学习的隐藏状态，建立了人类和机器人的共同基础，并讨论了使用我们的系统在 K-12 教育活动中以及开发基于 AR 的人类循环强化学习框架的两个未来方向。

    Oct, 2021

  • 实际人机协作强化学习

    本研究通过一个协同迷宫游戏设计，用深度强化学习技术实现了人机共同协作。研究结果证明人机共同协作相互影响，在时间的推进下不断适应并建立起相应策略，这为人机智能的协作提供了可行的方案。

    Mar, 2020

  • 异步离线更新下的机器人操作深度强化学习

    本文介绍一种基于深度 Q 函数算法的深度强化学习方法，能够实现在真实的物理机器人上进行复杂的 3D 操作任务学习，并通过多个机器人异步汇聚优化策略更新等技术进一步提高训练效率。

    Oct, 2016

  • 基于不确定性感知的强化学习，用于人在循环机器人代理的决策制定

    本文介绍一种基于强化学习的半自主智能体，当其对任务成功的信心较低时，通过估计当前状态回报的方差来请求外部帮助，该方法在离线训练期间没有访问专家，并在多个离散导航问题中有效利用有限的专家调用预算。

    Mar, 2023

  • 无监督离策略强化学习实现真实世界机器人技能

    本文提出的无监督技能发现算法可用于进行高效无监督增强学习，通过模型预测控制将学习到的技能组合用于目标导航。

    Apr, 2020

  • 交互自主学习偏好

    研究人机交互中智能机器人的学习奖励功能从而完成任务，探讨通过对多种机器人轨迹的比较反馈方式学习机器的奖励功能，包括两两比较、评分、最佳选择等，并提出主动学习技术，以优化从用户反馈中获得的期望信息，进而在自主驾驶模拟、家庭机器人、标准强化学习等领域展示了这种方法的适用性。

    Oct, 2022