本论文介绍了仿真学习的基本概念、假设、方法及其算法，探究其与机器学习、控制论等领域的关系，为机器学习专家与机器人及应用人工智能专家提供知识储备与工具。

Nov, 2018

本文介绍了一种用于视觉模仿学习的简单方法，可以从一个人类演示中学习机器人操作任务，而无需先前了解与对象的交互情况，并且可以通过自监督学习进行训练。在实现过程中，该方法将模仿学习建模为状态估计问题，以目标交互开始时末端执行器的姿态作为状态，在自监督训练过程中让末端执行器的摄像头围绕对象自动移动。 最终，在测试时，机器人通过一条线性路径移动到预测的状态，然后简单地重放演示的末端执行器速度，从而获得了一个复杂的交互轨迹，而无需明确学习策略。在常见的8个任务上进行的实现结果表明，这种方法可以从单个人类演示中学习出多样的技能，并产生稳定且可解释的控制器。

May, 2021

本研究通过对演示者专业技能的无监督学习，开发了一种可同时学习演示者政策和专业技能水平的联合模型，并通过过滤每种演示者的次优行为，训练出可以优于任何演示者的单一策略，并可用于估计任意状态下演示者的专业技能，在Robomimic等实际机器人控制任务以及MiniGrid和棋类等离散环境中取得了比其他方法更好的表现。

Feb, 2022

研究通过基于人提供的演示的模仿学习来学习机器人操作策略，通过测量新演示与基本策略的兼容性并积极征求新用户的兼容演示，从而改善任务成功率。

Oct, 2022

FISH is a versatile imitation learning approach that can achieve an average success rate of 93% on robotic tasks by computing rewards and adaptively updating a residual policy for robust visual skills with less than a minute of human demonstrations, making it fast and efficient.

Mar, 2023

我们提出了一种低成本的系统，该系统可以直接从真实演示中进行端到端模仿学习，以学习在现实世界中执行精细操作任务的方法。

Apr, 2023

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

模仿学习的文献内容进行了系统回顾，通过引入新的分类法对模仿学习技术、环境和度量进行了分类，反思了文献中的主要问题，并提出了研究者面临的挑战和未来发展方向。

Apr, 2024

利用人类示范视频和自我监督策略微调，我们提出了一种名为ScrewMimic的框架，通过将两只手之间的相互作用建模为串行运动链形式进行双手操作，从而实现机器人学习双手操作行为。实验结果表明，ScrewMimic能够从单个人类示范视频中学习多种复杂的双手操作行为，并且在解释示范和直接在两只手的原始运动空间进行微调的基准方法上表现出更好的性能。

May, 2024

本文介绍了一种适用于双手操作的新型关键姿势条件一致性策略，该策略以层次化的模仿学习框架为基础，通过预测关键姿势指导轨迹生成，并在一阶段任务完成时标记，通过快速推理生成行动序列，实验结果表明该方法在成功率和操作效率方面优于基线方法。

Jun, 2024