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机器人控制中的机器学习与强化学习策略

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 机器人控制与机器学习/强化学习的结合…
课程导入学习目标
02
机器人控制基础
运动学 · 动力学 · 控制架构（如PID
机器人控制基础运动学
03
机器学习基础
监督学习 · 无监督学习 · 半监督学习
机器学习基础监督学习
04
强化学习基础
马尔可夫决策过程（MDP） · 策略 · 价值函数
强化学习基础MDP
05
强化学习核心算法
动态规划 · 蒙特卡洛方法 · 时序差分学习（TD）
强化学习核心算法动态规划
06
深度强化学习入门
深度Q网络（DQN） · 经验回放 · 目标网络
深度强化学习入门DQN
07
策略梯度方法
REINFORCE · Actor-Critic · A2C/A3C
策略梯度方法REINFORCE
08
基于模型的强化学习
学习环境模型 · 模型预测控制（MPC） · Dyna架构
基于模型的强化学…学习环境模型
09
机器人控制中的状态表示
传感器融合 · 特征提取 · 端到端学习
机器人控制状态表示
10
机器人控制中的动作空间
连续动作 · 离散动作 · 动作约束
机器人控制动作空间
11
奖励设计
奖励塑形 · 稀疏奖励问题 · 逆强化学习
奖励设计奖励塑形
12
仿真环境与工具
Gazebo · MuJoCo · PyBullet
仿真环境工具
13
Sim-to-Real迁移
领域随机化 · 系统辨识 · 域适应
Sim-to-Real迁移
14
机器人运动控制案例
机械臂轨迹跟踪 · 移动机器人导航 · 四足机器人步态学习
机器人运动控制案…机械臂轨迹跟踪
15
机器人操作与抓取
抓取姿态估计 · 视觉伺服 · 深度强化学习抓取策略
机器人操作抓取
16
多机器人系统
多智能体强化学习 · 协作与竞争 · 通信与共享策略
多机器人系统多智能体强化学习
17
安全与稳定性
约束强化学习 · 安全屏障 · 李雅普诺夫方法
安全稳定性
18
样本效率与数据增强
模型预测 · 模仿学习 · 元学习
样本效率数据增强
19
模仿学习与行为克隆
专家示范 · 逆强化学习 · 生成对抗模仿学习（GAIL）
模仿学习行为克隆
20
分层强化学习
选项框架 · 子目标分解 · 层次化策略学习
分层强化学习选项框架
21
机器人控制中的不确定性
贝叶斯强化学习 · 概率模型 · 风险敏感控制
机器人控制不确定性
22
硬件在环与实时控制
实时性要求 · 控制频率 · 策略部署
硬件实时控制
23
故障诊断与自适应控制
基于学习的故障检测 · 自适应策略调整 · 容错控制
故障诊断自适应控制
24
人机交互与协作
人类意图预测 · 共享控制 · 安全交互策略
人机交互协作
25
实战项目一
使用DQN训练一个简单的机械臂到达目…
实战项目一DQN
26
实战项目二
使用PPO训练四足机器人行走（仿真环…
实战项目二PPO
27
实战项目三
基于模仿学习的机器人抓取任务（仿真或…
实战项目三基于模仿学习的机…
28
常见问题与调试
训练不稳定 · 奖励设计陷阱 · 过拟合
常见问题调试
29
前沿进展与趋势
Transformer在机器人控制中… · 世界模型 · 离线强化学习
前沿进展趋势
30
综合提升与课程总结
综合项目设计 · 知识体系梳理 · 学习资源推荐
综合提升课程总结