人物/DLR RMC Publications·6 天前

DLR RMC 与安全真实机器人学习

Institute of Robotics and Mechatronics由Freek Stulp、Berthold Bäuml领导，聚焦真实机器人强化学习、触觉操作、安全学习。其公开代表成果包括《Towards Safe and Efficient Learning in the Wild: Guiding RL With Constrained Uncertainty-Aware Movement Primitives》等，实验平

• 本体 SDK 与控制
• 数据与采集
• 具身模型

项目	内容
机构	德国航空航天中心 German Aerospace Center (DLR)
实验室 / 团队	Institute of Robotics and Mechatronics
负责人	Freek Stulp、Berthold Bäuml
地点	Wessling 德国
主页	https://www.dlr.de/en/rm
GitHub	https://github.com/DLR-RM

研究方向

真实机器人强化学习、触觉操作、安全学习

团队概况

Institute of Robotics and Mechatronics由Freek Stulp、Berthold Bäuml领导，聚焦真实机器人强化学习、触觉操作、安全学习。其公开代表成果包括《Towards Safe and Efficient Learning in the Wild: Guiding RL With Constrained Uncertainty-Aware Movement Primitives》等，实验平台主要是DLR Hand II 与七轴机械臂。需注意，现有结论主要来自DLR 专用硬件，跨平台或开放环境表现应以原文实验边界为准。

代表工作

• Towards Safe and Efficient Learning in the Wild: Guiding RL With Constrained Uncertainty-Aware Movement Primitives（IEEE RA-L 2025） · 链接
• Guiding Real-World Reinforcement Learning for In-Contact Manipulation Tasks with Shared Control Templates（Autonomous Robots 2024） · 链接
• Dextrous Tactile In-Hand Manipulation Using a Modular Reinforcement Learning Architecture（ICRA 2023） · 链接

来源

• DLR RMC Publications

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

1. DLR RMC Publications访问 2026-10-22