Robot Learning
ETH Zürichの講義「Robot Learning: From Fundamentals to Foundation Models」は、模倣学習、強化学習、方策最適化から、VLA・ロボット基盤モデルまでを扱う講義です。講義スライド、録画、関連論文、演習コードが公開されています。
進め方¶
SO-101で模倣学習を体験しようでは、講義に先立ってロボット学習の流れを一度体験します。Expert取得後、ロボット学習を使う演習やMasterプロジェクトに進むときに、講義を前から順に必要な範囲まで学びます。
Introduction to Robot Learning、PyTorch & NumPy Tutorial
Robot Control & MDPs
Imitation Learning
Reinforcement Learning I・II
Generative Models
Sequence Modeling and Transformers
World Models
Generalist Robot Policies
Embodied Reasoning and Test-time Scaling
Frontier & Open Problem
演習との対応¶
Imitation Learning：台車も入れて模倣学習してみよう
Robot Control & MDPs、Reinforcement Learning I・II：強化学習でGo2の歩行方策を作ってDeployしてみよう、四脚：強化学習で起き上がり方策を作ってみよう、強化学習でK1の歩行方策を作ってDeployしてみよう、二脚：強化学習で起き上がり方策を作ってみよう
Imitation Learning、Generative Models、Sequence Modeling and Transformers：LSTM / ACT / Diffusion Policyを学習しよう
Generalist Robot Policies：VLA・ロボット基盤モデルを試そう
Embodied Reasoning and Test-time Scaling：LLMとつないでみよう
その他の講義と関連論文：Masterプロジェクトに取り組もう