【具身智能机器人高级实战】第4章：驱动具身智能的关键算法原理（一） 模仿学习

已于 2025-08-15 16:00:35 修改
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分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 机器学习 人工智能
于 2025-08-15 15:45:21 首次发布
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4.1 模仿学习 (Imitation Learning)

4.1.1 行为克隆 (Behavioral Cloning, BC) 及其局限性

第一部分：原理详解与数学推导

第二部分：代码实现与优化技巧

4.1.2 数据集聚合 (DAgger) 与交互式学习

第一部分：原理详解与数学推导

第二部分：代码实现与优化技巧

4.1.3 逆强化学习 (Inverse Reinforcement Learning, IRL)

第一部分：原理详解与数学推导

第二部分：概念性代码实现

4.1 模仿学习 (Imitation Learning)

引言: 模仿学习（IL）是具身智能领域最重要和最实用的技术分支之一。其核心目标是让智能体通过观察专家演示（Expert Demonstration）来学习如何执行任务，从而绕过强化学习（RL）中常常面临的复杂的奖励函数设计和低效的探索过程。对于机器人应用而言，模仿学习提供了一条将人类技能直接迁移给机器的高效路径。本章将深入剖析模仿学习的三种核心范式：行为克隆（BC）、数据集聚合（DAgger）和逆强化学习（IRL），并对每种范式的理论基础、核心挑战及前沿进展进行详细阐述。

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