强化学习在具身智能机器人领域的应用 - 强化学习是具身智能机器人（包括人形和四足机器人）实现步态控制等复杂任务的核心技术，宇树、智元等公司的人形机器人通过强化学习完成爬楼梯、爬山、跑步、跳舞、翻跟头等高难度动作[3] - 强化学习方案使机器人产品能够适应救援、测量、危险环境等场景[3] - 机械臂的视觉语言动作模型结合强化学习方案在学术领域越来越受欢迎，该方案使机器人执行任务更高效、丝滑与顺畅[4][9] 强化学习论文辅导课程核心内容 - 课程周期为14周在线集中辅导加8周维护答疑，目标帮助学员产出可向RAL、ICRA、IROS、CoRL等顶级会议或期刊投稿的论文初稿[10][18] - 课程采用6人小班制，每周1次直播授课并配有视频录播和专属助教答疑[8][18] - 课程提供四足、人形、机械臂、VLA+RL四个大方向的研究主题，学员可三选一主线，并根据各自方向确定研究主题[18][19] 课程技术框架与产出 - 课程基于最新的Isaac Lab仿真环境，提供可复现的基线代码和真机部署参考代码，涵盖Sim2Real和Real2Sim2Real完整流程[18][19][23] - 学员将学习SAC、PPO、BC、Diffusion Policy等强化学习算法，并在复杂地形鲁棒行走、外推冲击恢复、速度曲线跟踪等任务上进行实战[19][23] - 课程产出包括论文IDEA确认、项目实现、实验指导、写作润色和初稿形成，结营后8周内提供论文维护支持（补实验、改图、润色与回复）[8][18][25] 研究课题示例与师资力量 - 研究课题示例包括基于终身学习的四足机器人跨任务运动技能迁移、神经科学启发下的人形机器人全身运动控制等前沿方向[30] - 授课导师Jack来自美国顶尖高校，是具身智能与机器人领域的博士后研究员，曾在RSS、ICRA、IROS、RAL等顶级会议期刊发表论文并担任审稿人[27] - 课程强调科研闭环，提供从方法、工程、评测到写作、投稿、维护的全流程陪跑，每周设定明确的任务指标和里程碑[18][36]