强化学习 (RL) 是一种机器学习技术，机器人通过与环境交互并接收奖励或惩罚的反馈来学习执行任务。在机器人技术中，RL 使系统能够通过试错自主发现最佳行为，而无需为每种情况进行显式编程。机器人充当代理，采取行动，观察结果，并调整其策略，以最大程度地提高随时间的累积奖励。这种方法对于难以使用传统控制方法建模的复杂任务特别有用，例如非结构化环境中的动态运动或物体操纵。
RL 在机器人技术中的一个常见应用是训练机器人执行物理任务，例如行走、抓取或平衡。例如，四足机器人可以通过试验不同的腿部运动并获得保持稳定性和前进的奖励来学习在不平坦的地形中导航。像深度确定性策略梯度 (DDPG) 或近端策略优化 (PPO) 这样的算法通常用于处理连续控制问题。像 OpenAI 的 Gym 或 NVIDIA 的 Isaac Sim 这样的模拟环境允许开发人员在将 RL 策略部署到物理硬件之前在虚拟环境中训练它们。这减少了训练期间机器人上的磨损，并加快了迭代周期。此外，RL 已被应用于工业机器人，用于诸如料箱拣选之类的任务，机器人通过根据成功率改进其方法来学习有效地抓取随机放置的物体。
尽管 RL 在机器人技术中具有潜力，但也面临着挑战。由于需要大量数据收集，真实世界的训练可能很耗时，并且当机器人探索不安全的行为时会出现安全问题。为了解决这个问题，像安全 RL 或仿真到真实 (sim2real) 迁移这样的技术被用于约束探索或弥合虚拟和物理环境之间的差距。例如，Boston Dynamics 的 Spot 机器人使用在仿真中训练的基于 RL 的控制器来适应真实世界的障碍物。展望未来，将 RL 与其他方法（例如，将基于模型的控制用于稳定性，将 RL 用于适应性）相结合是日益增长的研究领域。随着计算能力和仿真工具的改进，RL 可能会在使机器人能够以最少的人工干预来处理动态的、真实世界的任务方面发挥更大的作用。