robotic skills | BriefGPT - AI 论文速递

关键词robotic skills

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PlayFusion: 通过语言标注游戏实践实现技能获得
通过学习无结构和未经整理的数据来生成语言和视觉方面的方法成为了主流。本论文研究了从带有事后语言标签的无结构游戏数据中学习目标导向技能策略的问题，并借助扩散模型的进展，从无结构游戏数据中提取机器人技能。
PDF7 months ago
RoboGen: 通过生成式模拟释放无限数据用于自动化机器人学习
通过生成仿真系统，RoboGen 是一种生成式机器人代理，可以自动学习各种机器人技能，从而规模化地进行机器人技能学习，减少人类监督。
PDF8 months ago
Diff-Transfer: 基于可微分物理仿真的模型导向机器人操作技能迁移
通过差分传输使用可微分物理仿真在任务空间内发现可行路径，将源任务转换到目标任务，并从不同的物理仿真梯度信息中指导适应已知行动，以便成功解决两个子任务之间的适应。通过模拟实验在机器人操纵领域执行四个具有挑战性的传输任务，全面地证明了差分传输的
PDF9 months ago
可执行模型：无监督离线强化学习的机器人技能
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
PDF3 years ago
通过重试实现鲁棒性：基于自监督学习的闭环机器人操作
本文提出了一种方法，从原始图像观测中自动学习机器人技能，利用自主收集的经验，通过结合自监督算法对图像对准的学习和基于视频预测的控制器进行组合，能够使机器人从零开始，仅使用原始视觉输入就可以学习到复杂的行为，并进行成功的复杂操作，该方法在实验
PDF6 years ago
基于模型的深度强化学习的神经网络动态和无模型微调
该研究论文表明，中等大小的神经网络模型实际上可以与模型预测控制（MPC）相结合，以实现在模型为基础的强化学习算法中的良好样本复杂度，并以提高深度神经网络动力学模型的样本效率为目的初始化模型自由学习。
PDF7 years ago
多任务和多机器人迁移学习的模块化神经网络策略学习
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。
PDF8 years ago