RE4：用操作模式检索变换演示的模仿学习框架

Arsh Chawla 与 Rahul Shome 提出 RE4 模仿学习框架，用操作模式理论检索并变换演示数据，最终返回变换后的演示用于 rollout。该框架由模式感知的演示检索、模式感知变换，以及保持模式约束并连接检索点的重规划步骤组成，共四步。 作者称在仿真 Push-T、Robomimic、MimicGen 的基于状态和基于图像的基准以及一项实机实验中评估了该框架；鲁棒性通过稀疏数据、视觉干扰物和加入阻挡碰撞几何的对抗性研究衡量。上述评估结果来自 arXiv 预印本，尚未经同行评议。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。