【教程简介】：由于在许多机器人应用中取得了令人印象深刻的结果，强化学习 (RL) 方法受到了广泛关注。虽然 RL 承诺在理论上对接近最优的行为进行基于学习的控制，但由于各种实施挑战，成功的学习可能会使从业者望而却步。即使选择了最适合的学习方法，由于超参数选择不当或算法实施不可靠，学习性能仍然会令人失望。此外，不正确的规范可能会使学习任务不必要地变得困难。这个一天的教程指出了这些实际陷阱，并向观众介绍了机器人 RL 的工具，这些工具将帮助机器人专家在模拟和现实世界中成功解决机器人学习任务。
【教程链接】：https://araffin.github.io/tools-for-robotic-rl-icra2022/

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