Robotic Manipulation via Imitation Learning: Taxonomy, Evolution, Benchmark, and Challenges
Rattachement africain : fr, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Robotic Manipulation (RM) is central to the advancement of autonomous robots, enabling them to interact with and manipulate objects in real-world environments. This survey focuses on RM methodologies that leverage imitation learning, a powerful technique that allows robots to learn complex manipulation skills by mimicking human demonstrations. We identify and analyze the most influential studies in this domain, selected based on community impact and intrinsic quality. For each paper, we provide a structured summary, covering the research purpose, technical implementation, hierarchical classification, input formats, key priors, strengths and limitations, and citation metrics. Additionally, we trace the chronological development of imitation learning techniques within RM policy (RMP), offering a timeline of key technological advancements. Where available, we report benchmark results and perform quantitative evaluations to compare existing methods. By synthesizing these insights, this review provides a comprehensive resource for researchers and practitioners, highlighting both the state of the art and the challenges that lie ahead in the field of robotic manipulation through imitation learning.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Peking University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dalian University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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imagine - Extraction de Caractéristiques et Identification (France) pays non établi dans la noticeInstitution
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LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (Bâtiment Blaise Pascal - 20 pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information, Peking University et Dalian University of Technology, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.