当前的模仿学习方法在实现高效的驾驶策略从真实世界数据中获益，但在可解释性和泛化性方面存在显著限制。本文通过引入符号模仿学习（SIL）来解决这些限制，它利用归纳逻辑编程（ILP）来学习透明、可解释和泛化的驾驶策略。使用 real-world highD 数据集，我们对 SIL 方法进行了严格的比较分析，结果表明 SIL 不仅提高了驾驶策略的可解释性，而且在各种驾驶情况下显著提高了它们的适用性。因此，本研究为更可靠和更安全的自动驾驶系统提供了一条新途径，强调了将 ILP 整合到 IL 领域的潜力。

Sep, 2023

本文介绍了一种名为 NSIL 的神经符号归纳学习方法，通过训练一个通用神经网络，从原始数据中提取潜在的概念，同时学习映射潜在概念与目标标签的符号知识，从而解决复杂决策问题。我们在三个不同复杂度的问题领域上评估了 NSIL，包括 NP 完全问题。结果表明，NSIL 学习到了表达丰富的符号知识，能够解决计算复杂的问题，并在准确性和数据效率方面取得了最先进的性能。

May, 2022

本文提出了模仿模型方法，将模仿学习和目标导向规划相结合，使用概率预测模型生成解释性的专家级轨迹，以实现特定目标。在动态模拟自主驾驶任务中，我们的方法显著优于六种模仿学习方法和一种基于规划的方法，并可以从专家演示中高效地学习。此外，我们的方法对于目标规范不良的情况具有鲁棒性。

Oct, 2018

这篇论文旨在介绍模仿学习（IL）及其基本假设和方法，提供领域内最新进展和新兴研究的详细描述，讨论了解决模仿学习相关挑战的常见方法，并提出未来研究的潜在方向，全面指导机器人和人工智能领域中日益增长的模仿学习研究。

Sep, 2023

通过深度学习使自主系统能够在感知的亚符号方式下逐渐理解对象及其环境，执行对象检测、传感器数据融合和语言理解任务。为了实现强大的人工智能，我们需要考虑人类提供的显式教学和通过观察人类行为获得的隐式教学，同时设计多模态输入和输出能力的系统以支持隐式和显式交互模型。我们提出了几个假设和设计指南，并通过相关工作的一个用例来实现这个目标。

Sep, 2023

本文介绍了一种基于序列归纳偏置的，从专家轨迹的状态中模仿复杂机器人任务并实现优化的新算法，将复杂任务拆分成较小的技能，将技能训练为 (goal-conditioned policy)，以便能够逐个解决每个技能并连接技能以完成整个任务，同时证明了该方法经过了无须几个未经过训练的样例即可实现了非完整导航任务和复杂的仿真机器人操作任务。

Apr, 2022

近期机器学习模型的进展使得机器人能够在感知非符号化级别上识别物体 (例如，通过传感器融合和自然语言理解)。然而，这些主要的黑盒学习模型仍然缺乏解释性和可转移性，需要大量数据和计算需求。一种替代方案是通过混合神经符号学习方法和专家反馈 (即人在循环学习) 来教授机器人感知非符号化和概念符号化两个级别。本研究提出了这种以用户为中心的混合学习范式的概念，重点关注外科机器人手术情境。虽然最近的研究主要关注非机器人和一些通用机器人领域的混合学习，但鲜有研究专注于外科机器人。我们调查了相关研究，同时着重人在循环外科机器人系统。这项评估强调了自主外科机器人的最突出解决方案，以及外科医生在与这些系统交互时面临的挑战。最后，我们构想了通过来自专家外科医生的隐式和显式反馈进行在线学徒式学习来解决这些挑战的可能途径。

Jul, 2023

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

针对自主驾驶中手工制定决策规则的困难，利用易于收集的人类驾驶数据学习行为的能力，同时结合计算机视觉的语义、几何和运动表征，提出了一种基于条件模仿学习的端到端方法，使自动驾驶车辆能够在城区中跟随用户指定的路线，具备横向和纵向控制能力，并且在欧洲城市街道上行驶了 35 公里的新路线。

Nov, 2019

本文提出了一种称为 SILP + 算法的自我模仿学习方法，将基于经验的规划有效地嵌入到学习架构中，从而缓解了机器人运动规划任务中的数据采集问题，并在复杂的运动规划任务中取得了更好的培训效率和更高稳定的成功率。

Jun, 2023