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机器人运动学习： 从模仿学习到强化学习
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机器人运动学习： 从模仿学习到强化学习
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2018openAI最新机器人模仿学习论文
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基于VR的机器人模仿学习，厉害！！
DeepLearning:深度学习、强化学习、模仿学习与机器人
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DeepLearning 主要内容为（深度）强化学习、深度学习与机器人学。 主要包含（深度）强化学习、深度学习、模仿学习、元学习和机器人学的理论； （深度）强化学习、模仿学习的应用； （深度）强化学习、模仿学习与机械臂的结合等；
机器人运动轨迹的模仿学习综述.docx
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cpp-DeepMimic运用深度强化学习模仿各种运动技能
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该框架使用强化学习来训练模拟人形模仿来自mocap数据的各种运动技能。
QWOP_RL_GAME-:使用强化学习和模仿学习
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DeepMimic：具有深度强化学习的动作模仿
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介绍 SIGGRAPH 2018论文随附的代码：“ DeepMimic：基于示例的角色技能的指导深度强化学习”。 该框架使用强化学习来训练模拟人形生物，以模仿来自运动捕捉数据的各种运动技能。 项目页面： : 依存关系 sudo apt install libgl1-mesa-dev libx11-dev libxrandr-dev libxi-dev sudo apt install mes
基于高斯过程的机器人模仿学习研究与实现.pdf
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模仿学习（Imitation Learning）
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Imitation Learning（模仿学习）是强化学习的一个分支，因其能很好的解决强化学习中的多步决策（sequential decision）问题，近段时间得到了广泛关注。那么模仿学习近期的前沿进展如何呢，来自加州理工大学的Yisong ...
最新 「模仿学习Imitation Learning」综述论文
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模仿学习的目的是从人类专家的演示或人工创造的代理中提取知识，以复制他们的行为。它已经成功在视频游戏、自动驾驶、机器人模拟和物体操纵等领域得到了证明。然而，这种复制过程可能会有问题，比如性能高度依赖于...
最新《模仿学习(Imitation Learning》进展报告
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随着时空跟踪和传感数据的不断增长，现在人们可以在大范围内分析和建模细粒度行为。例如，收集每一场NBA篮球比赛的跟踪数据，包括球员、裁判和以25hz频率跟踪的球，以及带注释的比赛事件，如传球、投篮和犯规。
模仿学习限制螺栓
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模仿学习是学习者从专家的行为中尝试的技术。 在该存储库中，探索了“约束螺栓”方法，该方法在一文中有详细描述 （De Giacomo等，2020年）。环境：突围特征目标：卸下所有砖柱。 至少有1行3列砖专家在左边。 用火...
基于生成对抗网络的模仿学习综述（计算机学报）.pdf
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最近,新的研究工作利用生成对抗网络技术和强化学习技术等分别对这些问题进行改进,并在观察机制、多智能体系统等方面对GAIL进行了拓展。本文综述了这些有代表性的工作,并探讨这类算法未来的发展趋势,最后进行了总结。
模仿学习在机器人领域的应用进展.pdf
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模仿学习方法综述及其在机器人领域的应用.pdf
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基于动态系统的机器人模仿学习方法研究.pdf
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强化学习模仿学习于robot.pdf
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强化学习模仿学习于robot 写在前⾯： 分享知识是再好不过的事情。这篇⽂章主要是总结⾃⼰最近看的⼀些⽂章以及相关知识。⾃⼰在暑假实习的时候学习的就 是在物理仿真平台上做robot的强化学习，未来读PhD的时候也被⽼师继续分配到了这个⽅向，哈哈。可能要⼀直从⼊门到⼊⼟了，趁 着最近写research proposal的时候，将最近的理解记录⼀下。鉴于笔者知识⽔平有限，若有不妥当之处，还请指出。 摘
具有姿势相似性度量学习的类人机器人模仿
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模仿被认为是一种社会学习，它允许信息，动作，行为等的传递。尽管当前的机器人无法完成与人类一样多的任务，但这是他们通过模仿来学习的一种自然方式，就像人类做。 随着类人机器人的智能化，机器人仿制领域取得了显着进展。 在本文中，我们着重于人类和类人机器人之间的姿势模仿，并学习人类姿势与机器人姿势之间的相似性度量。 与最近使用昂贵的运动捕捉或仅模仿上身运动捕捉人类数据的方法相反，我们的框架采用Kinect
基于Transformer网络的双臂机器人模仿学习方法.pdf
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通过深度强化学习来模仿动作。-C/C++开发
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本文重点研究在大型科学设施环境中工作的类似汽车的车辆的可行路径的生成。 考虑曲率连续性和最大曲率约束，一种新颖的路径平滑算法是根据三次贝塞尔曲线提出的。 在算法中，贝塞尔转弯和贝塞尔路径分别为发达。 Bezier 转弯首先设计用于连接两个任意配置。 然后可以通过以下方式获得贝塞尔路径使用贝塞尔曲线来拟合避免碰撞规划器提供的一系列目标点。 在算法的指导下，车辆可以以预定的方向到达目标点。 模拟实验进
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