强化学习与机器人学教程 🤖🧠
强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器人学中实现自主决策的关键技术。通过以下步骤，你可以快速入门：
1. 核心概念
- 奖励机制：机器人通过环境反馈的奖励信号学习最优行为
- 状态-动作-奖励：三元组是RL算法的核心框架
- Q-learning：一种经典的无模型算法，适合离散动作空间
- 深度强化学习：结合深度神经网络处理高维状态空间
2. 典型应用场景
- 机械臂控制：如这个教程展示的抓取任务
- 自主导航：路径规划与避障策略优化
- 人机协作：通过RL实现安全交互逻辑
3. 学习资源
- 基础理论：Reinforcement Learning: An Introduction
- 代码实践：GitHub仓库
- 进阶内容：深度强化学习专题
建议从简单环境（如OpenAI Gym）开始实践，逐步过渡到真实机器人系统。如需了解RL在机器人学中的数学基础，可参考这个链接。