机器人学习（Robot Learning）是人工智能与机器人技术的交叉领域，旨在通过算法使机器人具备自主感知、决策和执行能力。以下是核心知识点：
1. 基础概念
- 感知系统：通过传感器获取环境信息，如摄像头、LiDAR、触觉传感器等
- 决策模型：基于数据训练的算法（如强化学习、深度学习）指导机器人行为
- 执行机构：机械臂、移动底盘等硬件实现动作控制
2. 关键技术
- 强化学习（RL）：通过试错机制优化决策，常用于路径规划与运动控制
- 深度学习：利用神经网络处理复杂感知任务，如目标识别与自然语言理解
- 迁移学习：将已训练模型应用到新场景，提升学习效率
3. 应用案例
- 工业机器人：高精度装配与焊接
- 服务机器人：语音交互与环境适应
- 医疗机器人：手术辅助与康复训练
4. 扩展学习
如需深入了解具体技术，可参考：
强化学习进阶教程
机器人感知原理
💡 提示：机器人学习结合算法与硬件，建议从基础数学与编程开始积累！