强化学习 (RL) 使机器人能够通过与环境互动并接收奖励或惩罚反馈来学习复杂行为。与针对每种场景进行显式编程不同，使用强化学习的机器人通过探索行为、观察结果并调整策略来最大化累积奖励。例如，机器人手臂可以通过试错来学习抓取物体，成功抓取获得奖励，掉落物品则受到惩罚。类似地，移动机器人可以通过到达目标获得正面奖励和发生碰撞受到负面惩罚来学习避开障碍物。这种方法对于手工编写规则不切实际的任务特别有用，例如动态或不可预测的环境。
强化学习在机器人技术中的一个关键应用是训练机器人执行精确的物理任务。例如，制造业中的工业机械臂可以使用强化学习来优化装配线操作。通过定义一个优先考虑速度和准确性的奖励函数，机器人学习调整其运动以最大限度地减少错误和周期时间。另一个例子是自主无人机或在拥挤空间中导航的仓库机器人。像深度 Q 网络 (DQN) 或近端策略优化 (PPO) 这样的算法允许这些机器人处理传感器数据（例如，激光雷达或摄像头）作为输入状态，计算转向或加速等动作，并根据奖励迭代地改进其策略。强化学习还使机器人能够适应硬件磨损——例如，电机损坏的步行机器人可以使用强化学习重新学习稳定的步态，而无需手动重新校准。
然而，将强化学习应用于机器人技术也带来了挑战。在现实世界中进行训练通常既缓慢又有风险，因此广泛使用模拟来预训练模型。像 NVIDIA Isaac Gym 或 OpenAI 的 MuJoCo 这样的工具可以模拟物理特性，让机器人在硬件部署前练习操作或运动等任务。即便如此，将策略从模拟转移到现实 (Sim2Real) 需要领域随机化等技术，即在模拟中改变摩擦或光照等变量以提高泛化能力。另一个挑战是样本效率：现实世界的数据收集非常耗时，因此像软演员-评论家算法 (SAC) 这样的算法侧重于用更少的试验来最大化学习进度。安全也至关重要——机器人在探索过程中必须避免有害行为。例如，用于自动驾驶汽车的强化学习可能包含限制以防止激进行驶。通过解决这些挑战，强化学习为教授机器人处理手动编程困难的任务提供了一个灵活的框架。