机器人学习教程
机器人学习正处于一个重要转折点，传统的基于动力学的模型方法正逐渐被数据驱动、学习驱动的范式取代，推动自主系统能力的前所未有提升。本教程全面梳理了现代机器人学习的关键技术路线，从强化学习（RL）、行为克隆（BC）到具备多任务和多机器人适应能力的通用语言条件模型，配合开源库lerobot的实战代码，助力研究者和实践者掌握核心理念与技能。
核心内容概览：
1️⃣ 传统机器人学基础：介绍刚体动力学、运动规划、反馈控制及其局限，强调传统模型对复杂动态和多任务通用性的不足。
2️⃣ 机器人强化学习：详述强化学习在机器人中的应用，涵盖Markov决策过程、样本效率提升（如HIL-SERL算法）、现实世界训练挑战及解决方案。
3️⃣ 机器人模仿学习：通过行为克隆学习专家示范，避免高风险探索和奖励设计难题，介绍变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Models）和流匹配（Flow Matching）等生成模型在多模态数据中的优势。
4️⃣ 通用机器人策略：介绍基于大规模、多任务、多机器人数据训练的基础模型（Foundation Models），如π_0和SmolVLA，利用视觉-语言模型（VLM）与动作专家（Action Expert）结合，实现跨任务、跨平台的高效泛化。
开源工具lerobot特色：
- 标准化的机器人多模态时序数据集格式LeRobotDataset，实现统一高效数据访问与共享。
- 支持多种机器人平台与控制类型。
- 集成多种最先进算法（RL、BC、Diffusion Policy、ACT等）及优化推理机制（异步推理），方便快速实验和部署。
- 丰富的实用代码示例，从数据采集、训练到推理全流程覆盖。
现代机器人学习趋势：
- 从模块化传统控制到端到端感知-动作学习。
- 利用大型多模态、跨任务数据驱动模型，突破单任务局限。
- 结合语言理解，实现自然语言指导的多任务机器人操作。
- 开放数据与开源软件推动社区协作和技术民主化。
本教程不仅系统串联了机器人学习的理论与实践，还强调了开放、协作在推动领域进步中的核心作用。无论是初学者还是经验丰富的研究者，都能从中获得启发和实用工具，参与到未来机器人自主智能的建设中。
详情：arxiv.org/abs/2510.12403
