简而言之，他们设计了一个有人类参与的强化学习框架。在此之前，基于强化学习的技术已经为机器人领域带来了一些技术突破，使机器人已经能够熟练地处理一些简单任务。但是，真实世界环境非常动态多变，而且非常复杂，如果能开发出某种基于视觉的通用方法，必定有助于机器人掌握更加复杂的技能。这正是该团队做出贡献的地方，...
写在前面 近年来,随着相关算法、仿真平台、训练框架、硬件和工具链的成熟,深度强化学习DRL(Deep Reinforcement learning)控制方法在无人机、腿足机器人(四足、双足、人形等)、自动驾驶等机器人运动控制领域…
●生成式预训练模型应用在机器人控制中:第一次将基于生成式预训练模型的方法应用于四足机器人的动作控制,通过向量量化的原始动作控制器(VQ-PMC),有效地从动物运动数据中提取并生成控制信号。 ●环境适应性和策略性的结合:在环境层次,...
在机器人技术中，强化学习对于使机器人能够为自己创建一个高效的自适应控制系统至关重要，它可以从自己的经验和行为中学习。目前，机器人专家正在开发能够仅通过模仿学习观察人类和动物来学习新任务的自动化机器人。这是强化学习的另一个术语，或者是让机器人在世界上行动以最大化其回报的挑战。模仿学习在机器人技术中...
此论文中所用到的方法都是其他学者提出的强化学习方法,此论文 最大的亮点 是 真正地去解决 机器人操作的 强化学习sim2real问题 ,采用了仿真和真实情况的标定,仿真训练的随机化等技巧来解决这一问题。且对sim2real的很多问题进行了讨论。最终用强化学习方法解决了传统控制方法(非学习类的方法)无法解决的操作问题。
一、深度强化学习在机器人运动控制中的应用 深度强化学习是一种基于深度学习和强化学习相结合的方法，它可以通过训练一个智能体来完成特定任务。在机器人领域中，深度强化学习可以应用于机器人的运动控制，例如机器人的路径规划和动作决策等方面。通过深度强化学习，机器人可以适应不同环境下的变化，从而更好地完成任务。
最后，虽然 RFM-1 可以开始理解基本的语言命令，从而对其行为进行局部调整，但整体协调逻辑在很大程度上仍然是用 Python 和 C++ 等传统编程语言编写的。随着通过扩展数据来扩大机器人控制的粒度和任务的多样性，他们对未来人们可以使用语言来编写整个机器人程序感到兴奋，这将进一步降低部署新机器人站的门槛。纽约大学...
强化学习是一种截然不同的机器学习范式。传统上,强化学习是关于智能体与世界交互、积累经验、利用这些经验来改进模型或策略,然后在在线学习范式下再次与世界交互的。通过多次这样的操作,强化学习算法在学习玩电子游戏(如力量游戏)、控制机器人以及...
RFM-1能识别图像、传感器数据、自然语言，并将它们映射到合适的机器人动作。即使面对全新物体如香蕉，它也能迅速理解如何拿取。而且，你可以用口语化指令如“pick up the yellow fruit”来控制机器人，就像对话聊天机器人一样简单自然。RFM-1甚至能想象出执行任务的过程。输入初始场景和目标，它会生成一段模拟视频，...
它还具有更传统的应用，如在物理机器人上部署之前测试和验证控制方案、交互式科学可视化、虚拟环境、动画...