机器人控制概述
强化学习在机器人控制领域有着广泛的应用，从简单的机械臂控制到复杂的四足机器人行走，强化学习为机器人提供了自主学习的能力。
主要应用
- 机械臂控制：学习抓取、放置、装配等操作
- 移动机器人：学习行走、导航、避障等技能
- 四足机器人：学习在不同地形上行走和奔跑
- 无人机控制：学习飞行、悬停、路径规划
- 人形机器人：学习平衡、行走、操作物体
技术特点
- 连续控制：机器人通常需要连续的动作空间（如关节角度、速度）
- 高维状态：状态空间包括位置、速度、角度等多个维度
- 安全性：需要确保训练过程的安全性，避免损坏机器人
- 仿真到现实：通常在仿真环境中训练，然后迁移到真实机器人
常用环境
- MuJoCo：物理仿真引擎，提供多种机器人环境
- PyBullet：开源的物理仿真引擎
- Gazebo：机器人仿真平台
- Isaac Gym：NVIDIA的高性能机器人仿真环境
常用算法
- PPO：稳定高效，是机器人控制的首选算法
- SAC：适用于连续控制，样本效率高
- TD3：DDPG的改进版本，更稳定
- HER：适用于稀疏奖励的机器人任务