【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（二）强化学习 (Reinforcement Learning)

目录

4.2 强化学习 (Reinforcement Learning)

4.2.1 价值函数与策略梯度方法 (PPO, SAC)

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

4.2.2 从零开始学习 (From Scratch) vs. 基于演示的学习 (Learning from Demonstration)

第一部分：原理与范式分析

第二部分：概念性代码实现

---

4.2 强化学习 (Reinforcement Learning)

引言: 强化学习是具身智能体自主获取技能的核心理论框架。它通过“试错”（Trial-and-Error）机制，让智能体在与环境的直接交互中学习如何最大化累积奖励信号，从而涌现出复杂的、有目标的行为。近年来，深度强化学习（DRL）的突破，特别是策略梯度与价值函数方法的结合，为解决高维、连续的机器人控制问题提供了强大的工具。

---

4.2.1 价值函