在机器人技术发展的历史长河中，动作迁移始终是制约智能体落地应用的核心瓶颈。传统方法在仿真环境中训练出的策略，面对真实世界的光照变化、摩擦力差异和材料形变等复杂变量时，往往遭遇高达73%的性能衰减（2023年机器人学国际会议数据）。这一困境直到RT-2模型的出现才迎来根本性突破，该模型在工业场景实测中
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破解机器人抓取控制的奖励函数设计难题：基于强化学习的多目标协同优化方案
在机器人抓取控制领域，强化学习的应用正面临一个关键挑战：如何设计既能反映操作目标又具备训练可行性的奖励函数。现有解决方案普遍存在奖励稀疏性、多目标冲突、物理约束难以建模等问题，导致训练效率低下和策略收敛困难。本文提出一种基于分层强化学习的多模态奖励架构，通过分解抓取任务的关键要素，建立可量化的奖励指