zhong, c. (2026). 机器人学习正处于一个关键的转折点,这一变化由机器学习的快速发展以及大规模机器人数据日益可获得所推动。从传统的基于模型的 方法转向以数据驱动、以学习为核心的范式,正在为自主系统释放前所未有的能力。本教程将梳理现代机器人学习的发展脉络,从强化学 习(ReinforcementLearning)和行为克隆(BehavioralCloning)的基础原理出发,一直延伸到能够在多种任务甚至不同机器人形态之间运 行的通用型、语言条件化模型。本文旨在为研究人员和实践者提供指导,我们的目标是帮助读者获得必要的概念理解和实践工具,从而能 够参与机器人学习领域的发展,并提供基于lerobot的即用型示例实现。. Zenodo.
Cita Chicago Style (17a ed.)zhong, chongwang. 机器人学习正处于一个关键的转折点,这一变化由机器学习的快速发展以及大规模机器人数据日益可获得所推动。从传统的基于模型的 方法转向以数据驱动、以学习为核心的范式,正在为自主系统释放前所未有的能力。本教程将梳理现代机器人学习的发展脉络,从强化学 习(ReinforcementLearning)和行为克隆(BehavioralCloning)的基础原理出发,一直延伸到能够在多种任务甚至不同机器人形态之间运 行的通用型、语言条件化模型。本文旨在为研究人员和实践者提供指导,我们的目标是帮助读者获得必要的概念理解和实践工具,从而能 够参与机器人学习领域的发展,并提供基于lerobot的即用型示例实现。. Zenodo, 2026.
Cita MLA (9a ed.)zhong, chongwang. 机器人学习正处于一个关键的转折点,这一变化由机器学习的快速发展以及大规模机器人数据日益可获得所推动。从传统的基于模型的 方法转向以数据驱动、以学习为核心的范式,正在为自主系统释放前所未有的能力。本教程将梳理现代机器人学习的发展脉络,从强化学 习(ReinforcementLearning)和行为克隆(BehavioralCloning)的基础原理出发,一直延伸到能够在多种任务甚至不同机器人形态之间运 行的通用型、语言条件化模型。本文旨在为研究人员和实践者提供指导,我们的目标是帮助读者获得必要的概念理解和实践工具,从而能 够参与机器人学习领域的发展,并提供基于lerobot的即用型示例实现。. Zenodo, 2026.