機器人學習

機器人學習 是一個落在機器學習與機器人學的疊交的研究領域 。 它研究的技術有使機器人學會新穎技能的技術和使機器人通過學習算法而適應自己環境的技術 。 機器人的實體存在會同時導致一些具體的問題 （ 比如 ， 高維的約束 、 學習和收集數據的實時約束 ） 和提供指導學習過程的機會 （ 比如 ， 感覺運動協同作用 、 動作技巧等 ） 。 學習算法的目標包括運動 、 抓物的技巧 、 物體識別等感覺運動技能 、 與人類聯合操縱物體的互動技能 、 和已成熟的自然語言理解的的語言技能 。 機器人有可能通過獨立的自我探索而學習 ， 也可能在人類老師的指導下學習 ， 比如通過模仿而學習 。 機器人學習跟自適應控制和考慮自主終身獲取的技能和曲目的發展性機器人學 ， 可以說是有着密切的關係 。 雖然機器學習通常被計算機視覺算法運用 ， 這些運用事例一般不叫做 “ 機器人學習 ” 。