演示 / 机器人学习

机器人学习演示

示范怎样变成可改目标的运动,模仿为什么会在自己走偏后失效,以及换一套动力学还能否到点。

DMP 运动基元

改终点后仍保持拱形或 S 形,不是直线插值。

行为克隆 vs DAgger

只克隆专家会冲出弯道;DAgger 能收回来。

域随机化

单环境克隆怕风和变质量;训练时随机动力学更稳。

ProMP:轨迹分布与条件化

看示范轨迹的均值与不确定性如何在经过点约束后改变。

HER:重新标记目标

把实际到达的状态变成目标,重新计算奖励并回放。

Diffusion Policy:条件去噪动作

在解析教学分布中逐步去噪动作序列,理解条件生成。