在这篇论文中，我们提出了一种视觉 - 运动策略学习框架，该框架在给定任务的人类示范中对视频扩散模型进行微调。在测试阶段，我们生成了一个以新颖场景的图像为条件的任务执行示例，并直接使用这个合成的执行结果来控制机器人。我们的主要观点是，使用常用工具可以轻松地弥合人手和机器人操作者之间的具身隔阂。我们在四个复杂度不断增加的任务上评估了我们的方法，并证明利用互联网规模的生成模型使得学习策略可以比现有行为克隆方法实现更高程度的泛化。

Jun, 2024

研究了机器人感知运动控制策略的广义学习问题，提出了一种称为 GPLAC 的方法来提高机器人策略的泛化能力，结合多任务学习和辅助二进制分类目标，通过卷积神经网络和注意力机制，将交互数据与弱标记的数据集相结合，大大提高了对未知环境的泛化能力。

Aug, 2017

本文提出了一种通过知识蒸馏和数据增强强化单摄像头视角下机器人操作任务的强化学习算法的方法，在模拟和现实环境下进行了实验验证并取得了良好效果。

Mar, 2023

本文通过比较三种方法，探究如何寻找适当的数据增强方式，并结合两个新的正则化项，以理论上的方式为某些 actor-critic 算法的数据增广提供支持，最终在 Procgen 基准测试上展示了在相对于标准 RL 算法提高了～40% 的测试性能。我们的代理优于其他针对 RL 中泛化改进的基线。此外，我们还展示了我们的代理学习出更能适应环境变化的策略和表示，包括不保留背景信息的变化。

Jun, 2020

提出了一种基于模型的强化学习策略，通过训练可转移机器人感知的世界动力学模型和机器人特定的动力学模型，从而利用以前在其他机器人上收集的数据来减少对机器人特定数据的需求，并在模拟和实际机器人上实现了视觉控制任务上的零泛化

Jul, 2021

本文提出了一种名为 MoVie 的视觉模型策略适应方法，通过在测试期间实现视图泛化，无需任何明确的奖励信号和任何训练期间的修改，可显著提高目标任务的性能表现，这表明该方法在实际中应用于机器人技术具有巨大的潜力。

Jul, 2023

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

该研究提出了一种模型无关的深度强化学习方法，利用少量的演示数据来协助强化学习代理。作者将该方法应用于机器人操作任务并训练了端到端的视觉 - 动力学策略，直接从 RGB 相机输入到关节速度。实验结果表明，与仅使用强化学习或模仿学习训练代理的结果相比，作者的强化和模仿代理取得了显著的性能提高。此外，这些训练有素的策略在模拟到现实世界的零样本情况下也能获得初步的成功。

Feb, 2018

本研究提出了基于多任务离线强化学习和亚目标规划的框架，通过先从大量数据中提取信息进行预训练，然后在视觉输入下对未知任务进行在线微调，旨在解决机器人学中多任务数据对下游任务的泛化问题。

Oct, 2022

本文探讨在模拟环境中学习机器人操作策略的方法，通过使用深度图像数据的随机扩增策略，实现了在非真实场景下学习并获得了验证。

Mar, 2019