Nov, 2023

RSG：基于技能图的四足机器人快速学习自适应技能

PDF
TL;DR提出了一种名为机器人技能图（RSG）的新框架，用于组织机器人的庞大的基本技能并且巧妙地重新利用它们以实现快速适应，通过发现学习背景和机器人获得的技能之间存在的隐含关系，RSG 能够提供对新任务和环境的合理技能推理，并使四足机器人能够迅速适应新场景并学习新技能。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 离线技能图（OSG）：使用离线强化学习技能进行学习和规划的框架

    本文介绍了一个离线技能规划的框架，该框架可以在真实世界的实验环境中解决复杂任务，测试了该框架在机械臂上的应用。

    Jun, 2023

  • 残差技能策略：学习适应性技能基础的动作空间，用于机器人增强学习

    通过使用状态条件生成模型在技能空间中加速探索，同时提出低层次的剩余策略来适应未知的任务变化，从而在与先前工作的比较中显着加快了探索速度，并跨四个不同于那些用于构建技能空间的具有挑战性的操作任务进行了验证。

    Nov, 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

  • 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

  • RS2G: 数据驱动场景图提取和嵌入用于鲁棒的自主感知和场景理解

    提出了一种数据驱动的图提取和建模方法，称为 RoadScene2Graph (RS2G)，它能够学习提取用于解决自主场景理解任务的道路场景的最佳图表示，并提高图学习方法的泛化性和仿真数据到实际场景的转移能力。

    Apr, 2023

  • 神经图进化：实现高效自动机器人设计

    我们提出一种基于神经网络的图演化算法，在解决自动机器人设计中的组合问题和评估困难问题方面具有优越性能。与以往方法不同，我们使用图神经网络对控制策略进行参数化，同时运用包含模型不确定性的图突变技术，在探索与开发之间达到平衡，从而在单一机器上一天之内高效地解决搜索问题。

    Jun, 2019

  • 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

  • RSG-Net: 面向智能车辆在复杂环境中富语义关系预测

    该研究提出了一种通过使用图卷积网络来预测自动驾驶车辆周围物体间的潜在语义关系的方法，并产生了称为 “路景图” 的图形结构结果，为风险检测、环境理解和决策制定等任务提供了基本方法。

    Jul, 2022