基于强化学习的机器人视觉导航与路径规划
强化学习通过与环境交互，让智能体从经验中习得策略，已在机器人导航与操作等任务中展现出应用潜力。近年来，斯坦福、UC Berkeley等高校和DeepMind等企业在顶会与顶刊中展示了多个具身智能成果。该方向研究周期短、实验验证便捷，适合科研与实际转化，已被多家创业公司采用。
本课程将从基础的强化学习算法出发，逐步引入奖励建模、安全约束、多任务学习与真实世界部署等前沿内容。以强化学习算法为核心，聚焦真实世界的机器人规划任务难题，帮助同学们掌握机器人导航、机械臂操作等相关知识，从0到1完成一项科研选题并产出论文。