上海交通大学 RL2 实验室
Reinforcement Learning & Robot Learning Lab
高岳 GaoYue RL2 实验室


我们致力于利用强化学习、深度学习、优化算法,实现人形机器人、多足机器人、两轮小车等多种机器人的智能化。

RL2实验室长期招收硕士生、博士生与博士后,同时欢迎本科生加入我们,参与科研工作

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研究方向

多模态融合 Multimodal Fusion

多传感器信息融合 Force - IMU - Vision :

1. 建立接触力和刚度辨识方法,实现多足机器人行走主动缓冲控制
2. 视觉与力觉融合建立具有物理意义的地图
3. 创建利用力传感器的定位方法,突破传统感知传感器的局限性

An image for multimodel fusion

机器人自主建图及定位 :

1. 大规模场景下机器人自主建图及定位
2. 基于力传感器的自主建图及定位

An image for multimodel fusion

深度强化学习 Deep Reinforcement Learning

建立基于强化学习的机器人控制算法框架

1. Sim-to-real 将虚拟环境中训练的策略移植到实际机器人上
2. Model based RL 基于模型的强化学习
3. Multi-Agent RL 多智能体强化学习

An image for multimodel fusion

1. Robot dance
2. Robot arm with mobile platform
2. AR/VR + Robot arm

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