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强化学习进阶：策略训练与力矩控制融合

📚 共计 30 章节
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01
课程导论
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02
数学基础回顾
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03
策略梯度方法入门
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04
Actor-Critic架构
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05
PPO算法详解
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06
SAC算法详解
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07
机器人动力学基础
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08
力矩控制基础
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09
仿真环境搭建
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10
状态表示与特征工程
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11
动作空间设计
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12
奖励函数设计（上）
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13
奖励函数设计（下）
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14
安全约束与奖励塑形
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15
域随机化（Domain Randomization）
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16
策略训练实战（一）
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17
策略训练实战（二）
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18
策略迁移与Sim-to-Real
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19
力矩控制融合（上）
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20
力矩控制融合（下）
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21
力/位混合控制
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22
接触力估计与利用
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23
柔顺控制策略
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24
多任务与元学习
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25
分层强化学习
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26
硬件在环（HIL）测试
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27
调试与可视化
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28
常见失败模式分析
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29
前沿进展
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30
课程总结与未来展望
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