Taxonomy and Trends in Reinforcement Learning for Robotics and Control Systems: A Structured Review

📄 arXiv: 2510.21758v3 📥 PDF

作者: Kumater Ter, Ore-Ofe Ajayi, Daniel Udekwe

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-10-11 (更新: 2025-10-29)

💡 一句话要点

综述强化学习在机器人与控制系统中的应用：分类、趋势与结构化回顾

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 机器人控制 深度强化学习 自主学习 控制系统

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制方法难以适应动态和不确定环境，需要更智能的自主学习策略。
  2. 本文对强化学习理论与算法进行综述，并分析其在机器人控制中的应用，旨在弥合理论与实践的差距。
  3. 重点关注深度强化学习算法如DDPG、TD3、PPO、SAC等，并对应用场景进行分类，总结技术趋势。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)已成为在动态和不确定环境中实现智能机器人行为的基础方法。本文深入回顾了强化学习的原理、先进的深度强化学习(DRL)算法及其在机器人和控制系统中的集成。研究从马尔可夫决策过程(MDP)的形式化定义开始，概述了智能体-环境交互的基本要素，并探讨了包括Actor-Critic方法、基于价值的学习和策略梯度等核心算法策略。重点介绍了现代DRL技术，如DDPG、TD3、PPO和SAC，这些技术在解决高维、连续控制任务中显示出潜力。引入了一个结构化的分类法，用于对RL在运动、操作、多智能体协调和人机交互等领域的应用进行分类，以及训练方法和部署准备程度。该综述总结了最近的研究成果，强调了技术趋势、设计模式以及RL在现实世界机器人技术中日益成熟。总的来说，这项工作旨在将理论进步与实际应用联系起来，为RL在自主机器人系统中不断发展的作用提供一个综合的视角。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制方法在面对动态、复杂和不确定环境时，泛化能力不足，需要人工设计复杂的控制策略。强化学习旨在通过智能体与环境的交互，自主学习最优策略，从而解决这一问题。现有的强化学习方法在应用于高维连续控制任务时，面临着样本效率低、训练不稳定等挑战。

核心思路：本文的核心思路是对强化学习在机器人控制领域的应用进行系统性的梳理和分类，从理论基础到具体算法，再到应用场景，构建一个完整的知识框架。通过分析现有方法的优缺点，总结技术趋势和设计模式，为研究人员提供参考。

技术框架：本文首先回顾了马尔可夫决策过程(MDP)的基本概念，然后介绍了强化学习的核心算法，包括基于价值的学习、策略梯度方法和Actor-Critic方法。接着，重点介绍了深度强化学习算法，如DDPG、TD3、PPO和SAC。最后，对强化学习在机器人控制领域的应用进行了分类，包括运动、操作、多智能体协调和人机交互等。

关键创新：本文的创新之处在于构建了一个结构化的分类法，用于对强化学习在机器人控制领域的应用进行分类。该分类法考虑了应用场景、训练方法和部署准备程度等因素，从而能够更全面地了解强化学习在机器人控制领域的发展现状和未来趋势。

关键设计：本文对各种强化学习算法的关键设计进行了总结，例如，DDPG使用确定性策略梯度，TD3通过引入双重评论家网络来减少价值高估，PPO使用信任区域优化来保证策略更新的稳定性，SAC引入了熵正则化来鼓励探索。此外，本文还讨论了各种训练技巧，如经验回放、目标网络和批量归一化等。

📊 实验亮点

该综述总结了近年来深度强化学习在机器人控制领域的最新进展，重点关注了DDPG、TD3、PPO和SAC等算法在解决高维连续控制任务中的应用。通过对不同应用场景的分类和分析，揭示了强化学习在机器人控制领域的技术趋势和设计模式，为未来的研究方向提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如自主导航、物体抓取、装配、人机协作等。通过强化学习，机器人能够自主学习适应复杂环境，提高工作效率和安全性。未来，该研究将推动机器人技术在工业自动化、医疗健康、智能家居等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has become a foundational approach for enabling intelligent robotic behavior in dynamic and uncertain environments. This work presents an in-depth review of RL principles, advanced deep reinforcement learning (DRL) algorithms, and their integration into robotic and control systems. Beginning with the formalism of Markov Decision Processes (MDPs), the study outlines essential elements of the agent-environment interaction and explores core algorithmic strategies including actor-critic methods, value-based learning, and policy gradients. Emphasis is placed on modern DRL techniques such as DDPG, TD3, PPO, and SAC, which have shown promise in solving high-dimensional, continuous control tasks. A structured taxonomy is introduced to categorize RL applications across domains such as locomotion, manipulation, multi-agent coordination, and human-robot interaction, along with training methodologies and deployment readiness levels. The review synthesizes recent research efforts, highlighting technical trends, design patterns, and the growing maturity of RL in real-world robotics. Overall, this work aims to bridge theoretical advances with practical implementations, providing a consolidated perspective on the evolving role of RL in autonomous robotic systems.