# 首尔大学 RLLAB 与安全机器人学习

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/people/snu-rll-songhwai-oh
> 频道：people | 更新日期：2026-10-22 | 标签：实验室, 安全强化学习, 视觉规划, 长程技能
> 核心摘要：Robot Learning Laboratory (RLLAB)由Songhwai Oh领导，聚焦安全强化学习、视觉规划、长程技能。其公开代表成果包括《Playbook: Scalable Discrete Skill Discovery from Unstructured Datasets for Long-Horizon Decision-Making Problems》等，实验平台主要是移动机器人、自动驾驶与仿真环境。需注意，现

# 首尔大学 RLLAB 与安全机器人学习

::: v-pre

| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 机构 | 首尔大学 Seoul National University |
| 实验室 / 团队 | Robot Learning Laboratory (RLLAB) |
| 负责人 | Songhwai Oh |
| 地点 | 首尔 韩国 |
| 主页 | [https://rllab.snu.ac.kr/](https://rllab.snu.ac.kr/) |

## 研究方向

安全强化学习、视觉规划、长程技能

## 团队概况

Robot Learning Laboratory (RLLAB)由Songhwai Oh领导，聚焦安全强化学习、视觉规划、长程技能。其公开代表成果包括《Playbook: Scalable Discrete Skill Discovery from Unstructured Datasets for Long-Horizon Decision-Making Problems》等，实验平台主要是移动机器人、自动驾驶与仿真环境。需注意，现有结论主要来自实验室基准和特定安全约束，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

## 代表工作

- Playbook: Scalable Discrete Skill Discovery from Unstructured Datasets for Long-Horizon Decision-Making Problems（IEEE RA-L 2025） · [链接](https://rllab.snu.ac.kr/publications/publications)
- Commonsense-Aware Object Value Graph for Object Goal Navigation（IEEE RA-L 2024） · [链接](https://rllab.snu.ac.kr/publications/publications)
- TRC: Trust Region Conditional Value at Risk for Safe Reinforcement Learning（IEEE RA-L 2022） · [链接](https://rllab.snu.ac.kr/publications/publications)

## 来源

- [SNU RLLAB Publications](https://rllab.snu.ac.kr/publications/publications)
:::

## 原始参考来源 (Sources)

- [SNU RLLAB Publications](https://rllab.snu.ac.kr/publications/publications)