摘要：
机器人学习操纵综述：挑战，表示形式和算法 1.介绍 因此，研究人员专注于机器人应如何学习操纵周围世界的问题。 这项研究的范围很广，从学习个人操作技巧到人类演示，再到学习适用于高级计划的操作任务的抽象描述，再到通过与对象交互来发现对象的功能，以及介于两者之间的许多目标。 我们自己的工作中的一些示例如图 阅读全文
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Robot Learning of Everyday Object Manipulations via Human Demonstration 通过人类演示对日常对象操纵进行机器人学习 0.摘要 我们处理的问题是教机器人如何通过人类演示来操纵日常物体。 我们首先设计一个任务描述符，它封装了任务的重要 阅读全文
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https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/53180369 阅读全文
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1.Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization Sim2Real Transfer用于无需动态随机化的强化学习 2.Combining Compliance Control, CAD Base 阅读全文
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Contact Skill Imitation Learning for Robot-Independent Assembly Programming 用于机器人独立装配编程的接触技能模仿学习 摘要—机器人自动化是技术进步的关键驱动力。但是，人类工人的技能难以编程，并且目前看来是技术系统无法比拟的。 阅读全文
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1.3D Deformable Object Manipulation Using Deep Neural Networks 摘要：由于其高二维性，可变形对象操纵是机器人技术中的一个难题。在本文中，我们提出了一种基于深度神经网络的控制器，以伺服控制具有未知变形特性的可变形物体的位置和形状。特别是，使 阅读全文
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1.Sim2Real Transfer for Reinforcement Learning without Dynamics Randomization 2.KOVIS: Keypoint-Based Visual Servoing with Zero-Shot Sim-To-Real Trans 阅读全文
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[1]. Benchmark for Skill Learning from Demonstration: Impact of User Experience, Task Complexity, and Start Configuration on Performance 作者：M. Asif Ra 阅读全文
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Learning to combine primitive skills: A step towards versatile robotic manipulation 0.摘要 对于机器人和视觉而言，诸如准备饭菜或组装家具之类的操作任务仍然极具挑战性。传统的任务和动作计划（TAMP）方法可以解决复杂 阅读全文
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Robot Learning from Demonstration in Robotic Assembly: A Survey Zuyuan Zhu Huosheng Hu 0.摘要 从演示中学习（LfD）已被用来帮助机器人自主地执行操纵任务，特别是通过观察人类演示者执行的动作来学习操纵行为。 本文 阅读全文