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【RAIL】HIL-SERL:通过人在环强化学习实现精确灵巧的机器人操作
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HIL-SERL: Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning hil-serl.github.io 这篇论文提出了一个人机交互的视觉强化学习系统。具体来说: - 预训练的视觉骨干网络: 为了提高训练过程的效率,使用预训练的视觉骨干网络处理图像数据。 - 样本高效的离线策略RL算法: 使用基于RLPD的样本高效离线策略RL算法,结合人类演示和纠正。 - 低级控制器: 包括一个设计良好的低级控制器,以确保在策略训练期间的安全性。 - 人类干预: 在训练过程中,系统会查询人类操作员进行潜在的纠正,然后以离线策略的方式更新策略。
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