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McGill University（加拿大麦吉尔大学）
结合最优控制理论与神经网络，仅需3次演示即可实现100%成功率的模仿学习策略，论文发表于CoRL 2023和ICRA 2024。
麦吉尔大学 Hsiu-Chin Lin 博士团队研究模仿学习中的两大挑战：确保AI驱动的控制算法的可靠性，以及减少对大量演示的依赖。
将经典控制理论（Lyapunov稳定性）与现代AI（神经模仿策略）相结合。通过ROS驱动实现Gazebo仿真到真实部署的无缝过渡。在Gen3 Lite上验证了手写任务，在Gen2上验证了全局稳定神经模仿策略。
“总有一天，我们每个人家里都会有一个机器人为我们做一切事情。”
— Dr. Hsiu-Chin Lin, 麦吉尔大学助理教授