深度强化学习实战：基于SAC算法的智能机器人轨迹追踪

## 当机器人学会"走猫步"

在亚马逊仓库里，每天有超过10万台移动机器人穿梭在货架之间，它们的运动精度达到±2cm。这种精确的轨迹追踪能力背后，深度强化学习正发挥着关键作用。本文将带您实现一个基于SAC（Soft Actor-Critic）算法的智能轨迹追踪系统，让机器人学会像专业舞者一样优雅地跟随任意路径。

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## 一、SAC算法核心原理揭秘

### 1.1 为什么选择SAC？
- **双Q网络结构**：避免价值高估
- **熵正则化机制**：智能平衡探索与利用
- **延迟策略更新**：提升训练稳定性

> 类比解释：SAC就像赛车手在弯道中精准控制油门（利用）的同时，时刻感知路面变化（探索）

### 1.2 算法数学框架
```python
# 核心公式：含熵的目标函数
J(π) = 𝔼[Σγ^t(r(s_t,a_t) + αH(π(·|s_t)))]
# α：温度系数自动调节
# H：策略熵，鼓励探索
```

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## 二、机器人运动学建模

### 2.1 差分驱动模型
```python
class DifferentialRobot:
    def __init__(self):
        self.wheel_radius = 0.1    # 轮半径(m)
        self.base_length = 0.5     # 轮距(m