深度强化学习在足式机器人中的应用 (八)：技术栈总结、成果展示与未来展望

从理论基础到仿真训练，从鲁棒性增强到最终的硬件部署，我们已经走完了将深度强化学习应用于足式机器人的完整技术链路。本章作为系列的终章，旨在巩固已学知识，展示最终成果，并开启对未来的思考。我们将首先系统性地梳理整个项目的核心技术栈，然后提供一个高级的可视化与评估脚本来展示你的劳动成果，最后探讨该领域的前沿发展方向。

第一部分：技术回顾：知识图谱与核心技术栈 (8.1)

一个成功的足式机器人DRL项目，是理论、算法与工程实践的有机结合。以下是我们在本系列中构建的知识图谱：

阶段一：理论与仿真基础 (Foundation)

• 核心概念:

  • 机器人学: 广义坐标、运动学(FK/IK)、动力学方程 (Mddotq+Cdotq+G=tau)。

  • 强化学习: 马尔可夫决策过程(MDP)、贝尔曼方程、策略梯度定理。

• 核心算法:

  • PPO (近端策略优化): 理解其裁剪代理目标函数 LCLIP(theta) 如何在稳定性和样本效率间取得平衡。

• 核心工具: