人物/rll.berkeley.edu·6 天前

UC Berkeley RLL 与深度机器人学习

Robot Learning Lab (RLL)由Pieter Abbeel领导，聚焦深度强化学习、人形控制、模仿学习。其公开代表成果包括《DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning》等，实验平台主要是机械臂、四足与双足机器人。需注意，现有结论主要来自实验室硬件与仿真迁移，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

• 本体 SDK 与控制
• 数据与采集
• 具身模型

项目	内容
机构	加州大学伯克利分校 University of California, Berkeley
实验室 / 团队	Robot Learning Lab (RLL)
负责人	Pieter Abbeel
地点	Berkeley 美国
主页	https://rll.berkeley.edu/

研究方向

深度强化学习、人形控制、模仿学习

团队概况

Robot Learning Lab (RLL)由Pieter Abbeel领导，聚焦深度强化学习、人形控制、模仿学习。其公开代表成果包括《DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning》等，实验平台主要是机械臂、四足与双足机器人。需注意，现有结论主要来自实验室硬件与仿真迁移，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

代表工作

• DayDreamer: World Models for Physical Robot Learning（CoRL 2022） · 链接
• Demonstrating MuJoCo Playground（RSS 2025） · 链接
• Reinforcement Learning for Versatile, Dynamic, and Robust Bipedal Locomotion Control（IJRR 2024） · 链接

来源

• UC Berkeley Robot Learning Lab Research

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

1. UC Berkeley Robot Learning Lab Research访问 2026-10-22