集成视触觉传感器的机器人操作学习强化学习是一种仿人学习的方法，其在不断与环境交互试错的过程中进行学习，提高自身的认知。其具有如下的优点，首先是数据依赖性低，强化学习通过与环境的交互来学习，减少了对标记数据的依赖性，可以大量的减少成本。其次是探索性强，强化学习通过与环境的交互来进行学习，可以更好地探索新的策略。最后是可解释性好，强化学习方法所使用的价值函数、策略等都具有明确的表示形式，能够为动作决策过程提供一定的解释能力。因此，强化学习（RL）是执行复杂任务的有效方法，智能体在与环境交互中利用观察值（Observation）来执行适当的动