强化学习

随着机器人承担的任务越来越复杂，传统的编程方法已无法再满足需求。强化学习 (RL) 是一种机器学习技术，旨在通过对机器人行为进行编程来应对这一挑战。通过在仿真环境中进行强化学习，机器人可以在任何虚拟环境中通过反复试验进行训练，不断提升在控制、路径规划、操控等方面的技能。 

强化学习模型会因执行了预期的操作而获得奖励，从而不断适应并改进。这使得机器人能够发展现实世界自动化任务所需的复杂粗大运动技能和精细运动技能，例如抓取新物体、四足行走和学习复杂的操作技能。

通过不断完善基于奖励的控制策略并分析其行为，强化学习还可以帮助机器人适应新情况和不可预见的挑战，从而使其更加灵活地执行实际任务。

传统的基于 CPU 的机器人强化学习训练成本高昂，通常需要数千个的内核来完成复杂的任务，这会增加机器人开发公司的成本。NVIDIA GPU 可以利用其并行处理能力解决这一难题，能够显著加快强化学习模型训练速度。这显著增强了机器人在动态环境中学习、适应和执行复杂任务的能力。

NVIDIA 的计算平台 (包括 Isaac Lab 等工具) 能够充分利用 GPU 的强大性能，在强化学习工作流中进行物理仿真和奖励计算。这能够消除相关瓶颈并简化流程，促进从仿真更顺利地过渡到实际部署。