机器人使用强化学习 (RL) 通过迭代地从与环境的交互中学习来提高性能。在强化学习中，机器人（代理）根据其当前状态采取行动，并接收奖励或惩罚形式的反馈。目标是学习一种策略（一种选择行动的策略），该策略可以最大化随时间的累积奖励。例如，学习抓取物体的机器人手臂可能从随机运动开始，成功抓取后会获得正向奖励，并调整其策略以重复导致成功的动作。随着时间的推移，机器人通过平衡探索（尝试新动作）和利用（使用已知的有效动作）来改进其行为，从而逐步提高效率和准确性。
一个具体的例子是机器人导航迷宫。使用像 Q-learning 这样的算法，机器人构建一个表格（Q 表），用于估计每个状态下每个动作的价值。当它在迷宫中移动时，它会根据奖励更新这些值（例如，到达出口奖励 +100，撞到墙壁奖励 -1）。最初，机器人随机探索，但随着 Q 表的填充，它越来越倾向于遵循价值最高的路径。更复杂的任务，例如人形机器人学习行走，通常使用深度强化学习，其中神经网络近似于该策略。机器人尝试腿部运动，获得向前运动的奖励，并使用梯度下降来调整网络的参数，最终学习稳定的步态。像 OpenAI 的 Gym 或 NVIDIA 的 Isaac Sim 这样的模拟器通过允许在虚拟环境中进行数百万次试验，然后在将策略部署到物理机器人之前，来加速这一过程。
实际挑战包括处理现实世界的噪声、安全约束和样本效率。例如，优化物品拣选的仓库机器人必须适应不同的物体形状，并避免在探索过程中损坏物品。像域随机化（在具有随机照明、摩擦或物体放置的模拟环境中进行训练）这样的技术有助于弥合“从模拟到真实”的差距。此外，奖励塑造（仔细设计奖励函数）对于防止意外行为至关重要，例如机器人优先考虑速度而不是准确性。现实世界的强化学习系统通常使用混合方法，将预训练的策略与物理硬件上的微调相结合。虽然强化学习使机器人能够自主改进，但它需要仔细设置环境、奖励结构和安全机制，以确保可靠、可扩展的学习。