从离线数据提取可转移机器人技能的高效策略学习
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
本文提出了使用自回归进行离线机器人技能学习，并通过先前的数据学习环境的形式理解，该方法可以处理高维相机图像，可以学习到许多技能，并通过一系列技术进行训练，此方法具有较强的泛化能力，可以在多个目标之间进行目标链接，通过预训练或辅助目标学习到丰富的表示。
Apr, 2021
我们提出了一种在多个领域中比现有方法更出色的技能转移方法，通过学习现有的时间扩展技能序列来进行探索，并直接从原始经验中学习最终策略，实现快速适应和高效数据收集。
Nov, 2022
本研究主要关注于如何使用深度增强学习的方法，通过神经网络策略来训练机器人获取新的技能。同时，通过迁移学习，可以实现技能和机器人之间的信息共享，从而使用 mix-and-match 模块来解决新的机器人环境和任务组合的问题。
Sep, 2016
该研究探讨了将学习到的世界模型和技能集成到单个强化学习代理中以快速适应新任务的方法，并在一系列具有挑战性的运动任务中展示了在单个任务和从一个任务到另一个任务的转移中改善了样本效率。
Nov, 2020
通过动态规划来利用之前的机器人行为数据拓展新的技能的研究，该方法可以允许机器人通过先前解决的任务或通过自主或无指导的环境交互来扩展和概括学习的行为，同时获得对自身环境的更广泛的理解和学习更好的策略。
Oct, 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
利用 Skill-Critic 算法，结合高层技能选择来优化低级和高级策略，通过离线演示数据学习到的潜在空间来指导联合策略优化，提高在多个稀疏环境中的决策性能。
Jun, 2023
本研究提出了一种层次化的方法，将模仿学习和离线强化学习的优点相结合，学习从高维相机观察中获得与任务无关的长时程策略，并通过技能链接来合并潜在的行为先验，以达到以前未见的技能组合，从而更好地控制机器人的实验结果。
Sep, 2022