第31章 基于强化学习的智能机器人自适应抓取策略研究与实（2/5）
详细说明如何将机器人的感知信息、物体属性以及环境状况编码为状态向量。
（二）动作空间的设计
描述机器人可能的抓取动作集合，包括抓取位置、力度和方向等。
（三）奖励函数的构建
制定合理的奖励规则，以引导机器人学习到最优的抓取策略，例如考虑抓取的稳定性、准确性和效率等因素。
四、算法实现与优化
（一）选择合适的强化学习算法
对比不同算法在机器人抓取问题上的适用性和性能，选择最优的算法进行实现。
（二）模型训练与参数调整
介绍训练过程中的数据采集、模型训练方法以及关键参数的调整策略，以提高学习效率和收敛速度。
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