HIL-SERL——UC伯克利提出的通用灵巧机器人框架：结合视觉和人类演示与修正的RL方法(可插拔线缆)
原文中文，约5100字，阅读约需12分钟。发表于：。机器人强化学习任务可以通过一个来定义，其中是状态观测（例如，结合机器人的本体状态信息的图像）是动作（例如，期望的末端执行器扭转）是初始状态的分布，是依赖于系统动态的未知且可能是随机的转移概率而是奖励函数，编码任务最优策略是最大化奖励的累计期望值的策略，即，其中期望是通过关于初始状态分布、转换概率和策略在实践中，策略通常建模为由神经网络参数化的高斯分布为了实现机器人任务的强化学习算法，必须仔细...
UC伯克利提出的HIL-SERL框架结合视觉与人类修正的强化学习方法，能够高效完成复杂的机器人操作任务，如动态翻转物体和设备组装。该系统在1到2.5小时内训练出高成功率的策略，显著优于传统方法，强调了人机互动在提升学习性能中的重要性。
