机器人训练是一个涵盖硬件和软件、仿真与现实的复杂系统工程。不同类型的机器人（工业机械臂、服务机器人、人形机器人等）训练方法差异很大，但核心逻辑是相通的。
下面将梳理机器人训练的核心流程、关键技术和不同范式：
一、机器人训练的总体流程
一个完整的机器人训练周期通常包含以下闭环：
感知 → 决策 → 执行 → 反馈 → 学习与优化
二、核心训练方法与技术
机器人训练主要分为两大类：传统方法和基于机器学习（尤其是强化学习）的方法。
1. 传统方法（基于模型与规则）
- 原理：工程师为机器人建立精确的数学模型（运动学、动力学模型），并编写明确的控制规则和任务逻辑。
- 如何训练：
- 系统辨识：通过让机器人执行特定动作并收集数据，来反推和校准其数学模型参数。
- 轨迹规划：在已知模型的基础上，规划出最优、无碰撞的运动路径。
- PID 控制：调试比例、积分、微分参数，让机器人动作稳定精准。
- 适用场景：结构化环境中的重复性任务，如汽车制造线上的焊接、喷涂。
2. 基于机器学习的方法
这是当前让机器人获得'智能'和适应性的主流方向。
A. 模仿学习
- 原理：让机器人像学徒一样，通过观察人类演示来学习。
- 如何训练：
- 数据采集：通过动作捕捉、远程操作（示教器）或 VR 设备，记录人类专家完成任务的轨迹（关节角度、末端位置等）。
- 模型训练：训练一个神经网络（如时间序列模型），学习从'环境状态'到'机器人动作'的映射关系。
- 部署与微调：将训练好的模型部署到机器人上，并在真实环境中进行微调。
- 优点：直观，能快速获得接近人类水平的技能。
- 缺点：依赖高质量的演示数据，泛化能力可能有限。
B. 强化学习
- 原理：让机器人在与环境的'试错'交互中学习。通过'奖励'信号来引导其行为。
- 关键概念：智能体（机器人）、环境、状态、动作、奖励。
- 如何训练 - 标准流程：
- 定义任务：明确要完成的目标（如拿起杯子），并设计合理的奖励函数（如距离杯子越近奖励越高，成功拿起获得巨大奖励，碰到东西则惩罚）。
- 仿真训练（99% 的工作在此）：
- 在模拟器中进行：使用 MuJoCo、PyBullet、Isaac Sim、Gazebo 等物理仿真平台。这是核心，因为现实训练耗时、危险且成本高。
- 算法探索：机器人（智能体）在仿真中随机尝试动作，根据收到的奖励/惩罚，通过 RL 算法（如 PPO、SAC、DDPG）不断更新其策略网络。
- 加入随机化：在仿真中随机化物体大小、颜色、摩擦系数、光照等，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
- 仿真到现实转移：
