机器人使用强化学习 (RL) 通过在模拟或真实环境中试错来提高操作能力。在强化学习中，代理（机器人）与其环境交互，采取行动（例如，移动夹持器），并根据这些行动的成功与否获得奖励或惩罚形式的反馈。随着时间的推移，机器人优化其策略——一组将观察（如传感器数据）映射到行动的规则——以最大化累积奖励。例如，学习抓取物体的机器人可能会因成功举起物品而获得正奖励，而因掉落物品而受到惩罚。这种迭代过程允许机器人改进其操作策略，而无需为每种可能的场景进行显式编程。
一个关键方面是使用模拟来有效地训练策略。在像 MuJoCo 或 PyBullet 这样的基于物理的模拟器中进行训练，可以让机器人在不冒硬件损坏风险的情况下快速进行数千次试验。例如，机械臂可以通过试验不同的抓握力和关节运动，学习在模拟中堆叠积木。一旦策略在模拟中表现良好，它就会使用域随机化等技术转移到真实机器人上，其中在训练期间改变照明或物体纹理等变量以提高适应性。真实世界的调整可能涉及使用板上学习微调策略，其中机器人使用触觉或视觉反馈来纠正错误，例如在处理光滑物体时调整抓握强度。
挑战包括弥合“模拟到真实差距”并确保实时性能。即使使用域随机化，模拟和现实之间的差异（如摩擦或传感器噪声）也会降低策略有效性。为了解决这个问题，混合方法将强化学习与经典控制方法结合起来；例如，机器人可能使用强化学习来规划高层动作（例如，“旋转杯子”），同时依靠 PID 控制器进行精确的电机调整。此外，样本效率仍然是一个障碍：强化学习通常需要大量数据。模仿学习（机器人模仿人类演示）或元学习（快速适应新任务）等技术有助于减少训练时间。对于开发人员来说，像 OpenAI 的 Gym 或 NVIDIA 的 Isaac Gym 这样的框架提供了实现这些策略的工具，使机器人能够通过迭代学习逐步掌握复杂的操纵任务，如装配或工具使用。