强化学习（Reinforcement Learning, RL）是人工智能中一种通过试错学习最优策略的范式，广泛应用于机器人控制领域。以下是关键知识点梳理：
1. 核心概念
- 环境建模：机器人与外部世界的交互框架（如物理仿真平台Gazebo）
- 状态空间：机器人感知的环境信息集合（传感器数据、关节角度等）
- 动作空间：机器人可执行的控制指令范围（如电机驱动、机械臂运动）
- 奖励函数：指导机器人行为的评价指标（如完成任务+100，碰撞-50）
2. 典型应用场景
- 路径规划：通过Q-learning算法实现避障导航
- 机械臂控制：使用深度强化学习（DRL）优化抓取动作
- 自主移动：基于Policy Gradients的运动控制
3. 实现流程
- 环境初始化 → 2. 状态观测 → 3. 动作选择 → 4. 环境反馈 → 5. 奖励计算
- 策略更新 → 7. 迭代优化 → 8. 部署应用
4. 推荐学习路径
- 基础入门：强化学习原理详解
- 进阶实践：机器人控制项目实战
- 算法对比：RL与传统控制方法对比
📌 提示：在实际部署中需注意安全约束与实时性优化，建议结合仿真环境进行大量训练迭代
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