深度强化学习在足式机器人中的应用 (一)：基础原理与仿真环境

本文是系列技术文章的第一篇，旨在为足式机器人与深度强化学习（DRL）的结合应用奠定坚实的理论与实践基础。我们将首先深入探讨其背后的核心挑战与技术栈，然后详细推导机器人学和强化学习的基本数学原理，特别是剖析在机器人控制领域表现卓越的PPO算法。最后，我们将通过代码实践，展示如何搭建一个高效的GPU并行仿真环境，并加载机器人模型运行基础策略。

目录

第一部分：原理详解

1.1 技术框架：挑战、目标与技术栈

1.2 机器人学基础：运动与力的语言

1.3 强化学习框架：学习最优行为的数学范式

1.4 核心算法剖析：近端策略优化 (PPO)

第二部分：代码实现

2.1 开发环境搭建：拥抱GPU并行计算

2.2 实验：在Isaac Gym中加载并运行模型

结论

---

第一部分：原理详解

1.1 技术框架：挑战、目标与技术栈

足式机器人的运动控制是一个极具挑战性的问题，其核心难点源于：

• 高维与非线性系统：一个典型的四足机器人拥有至少12个自由度（DoF），其运动学和