skill transfer | BriefGPT - AI 论文速递

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以触摸为基础的感觉集成技能转移用于机器人家具装配
这篇论文介绍了一种离线强化学习方法，使用触觉反馈在控制循环中，来解决机器人家具装配问题。通过学习高层规划的技能转换模型和一组自适应的技能达成目标策略，这种设计旨在以更通用的方式解决这个长期任务，实现技能的无缝连接。评估结果表明，这种方法在标
PDF2 months ago
通用流程作为可扩展机器人学习的基础支持
提出了一种基于预测流的机器人学习方法，能够实现在现实场景中稳定且高效的技能转移，涵盖了现实环境中的多个目标类别，通过利用大规模数据集实现了可扩展的普适机器人学习。
PDF6 months ago
增强元学习范式的简单而有效策略
元学习是一种有前途的范式，可以实现任务之间的技能迁移。此论文从分布鲁棒的角度优化元学习流程，并用预期尾风险的度量来元训练模型，提高元学习对任务分布的鲁棒性并减少最坏快速适应风险的条件期望。
PDF9 months ago
基于云计算的层次化模仿学习：将建筑技能从人工劳动者转移至辅助机器人
通过将重复且对人体有需求的建筑任务交给机器人，可以减少工人在职业伤害上的曝光。为了成功地将工人的巧妙而适应性的手工建筑工艺技能转移到机器人身上，我们提出了一种沉浸式云机器人虚拟演示框架，该框架数字化了演示过程，消除了对重型建筑物的重复物理操
PDF10 months ago
COG: 利用离线强化学习将新技能连接到过去的经验
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。
PDF4 years ago
学习技能先验加速强化学习
通过学习技能先验分布，将其用于最大熵强化学习，能够在导航和机器人操作任务中实现有效的技能传输。
PDF4 years ago