Mar, 2024

探索因果世界：通过知识转移和课程学习增强机器人操纵能力

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TL;DR使用强化学习训练三指机械臂的复杂任务，通过 fine-tuning 和 curriculum learning 的知识迁移策略提高学习效率和效果，并研究两种学习策略的关键因素及其效果，以应用于更广泛的基于学习的工程应用。
learning-based tri-finger robotic armreinforcement learningknowledge transfer strategiesfine-tuningcurriculum learning
发现论文，激发创造
  • 加速机器人学习接触丰富的操纵：一个课程学习研究

    本研究结合课程学习和域随机化方法，探究如何快速应用于机器人接触式操作任务中，实现在工业装配等领域中的快速学习和短时间内达到高成功率。研究结果表明，本文所提出的方法在工业插入任务中取得了最多 86% 的成功率，并且使用样本训练的时间不到以往的五分之一。

    Apr, 2022

  • 通过迁移学习增强现实世界人机合作团队表现

    本项研究将迁移学习集成在深度强化学习代理中，以此从专家那里传递知识提高人 - 机器协作质量。实验发现，这种方式不仅缩短了任务训练时间，而且明显提升了团队表现和主观感受，并能为透明和可解释的机器人行为设计提供有趣的见解。

    Nov, 2022

  • 机器人内在动机和自动课程学习实现逐步复杂任务

    提出了一种多任务学习的层级强化学习框架，名为 SGIM-SAHT，用于使机器人完成各种复杂的控制任务，并演示了该框架能够学习到基本的任务和复合任务之间的层次关系，从而实现了从简到难的任务学习，并通过表示任务依赖性、内在动机探索、主动模仿等途径，使机器人能够推断出自己的任务学习进度，并决定何时、如何、以及向谁进行模仿学习。

    Feb, 2022

  • CausalWorld：因果结构和迁移学习的机器人操纵基准

    该研究提出 CausalWorld，考虑了因果结构和迁移学习的机器人操作环境的基准。提供了具有共同因果结构和潜在因素的组合任务，这些任务可以用于训练和评估，以实现在不同任务分布之间的相似性，并具有迁移到真实世界的可能性。

    Oct, 2020

  • 使用引导式策略搜索学习接触丰富型操作技能

    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

  • Actor-Mimic: 深度多任务和转移强化学习

    本研究提出了一种名为 “Actor-Mimic” 的多任务学习和迁移学习方法，通过深度强化学习和模型压缩技术来训练一个单一的策略网络，并通过多个专家教师的指导来学习在不同任务中的行为，并使用先前的知识解决新任务。研究结果表明，该方法的表征能力可以通过无先验的专家指导来推广到新的任务并加速学习。本方法可以应用于多样的问题，为了说明其效果，我们在 Atari 游戏上进行了测试。

    Nov, 2015

  • 强化学习中的师生课程学习

    提出了一种基于师生课程学习的强化学习方法，该方法独立于人类领域知识和手动课程设置，可以改善学生的样本效率和通用性。

    Oct, 2022

  • 永远不止于学习：机器人强化学习中微调的有效性

    本论文提出了一种通过强化学习进行增量式 fine-tuning 的方法，可以有效地将图像为基础的机器人操作策略适应到新的环境、物体和感知中，在不到数据学习任务的 0.2％的情况下实现适应，这种方式可以大幅提高任务的性能表现，并且在连续学习场景下仍保持一致稳定。

    Apr, 2020

  • 学习设计和使用机器人操纵工具

    通过深度学习和强化学习相结合的方法，本文提出了一种学习策略来解决机器人的操纵任务，并展示了比先前方法更高的样本效率、对未见过任务的适应性以及在实际约束条件下复杂性设计和控制策略之间的权衡。

    Nov, 2023

  • 认知人形机器人的渐进过程与感觉运动学习

    本文基于 CONAIM 模型，以增量方式学习程序，并通过增加学习过程的奖励函数提高认知代理的认知复杂性，从而解决了复杂任务。

    Apr, 2023