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在強(qiáng)化學(xué)習(xí)，模仿學(xué)習(xí)及其衍生的算法之外，機(jī)器人學(xué)習(xí)還有許多其他的范式。如基于高斯過(guò)程回歸和貝葉斯優(yōu)化的動(dòng)作規(guī)劃，基于大規(guī)模優(yōu)化的實(shí)時(shí)地圖構(gòu)建與定位，基于稀疏編碼和字典學(xué)習(xí)的操作技能基元學(xué)習(xí)等。這些方法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)雖有形式上和應(yīng)用領(lǐng)域上的顯著差異，但是作為同屬于機(jī)器人學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作，這些算法仍然具有許多相似的特性。這些特性的存在與算法能否在機(jī)器人上得以應(yīng)用息息相關(guān)。也正因?yàn)檫@些特性的存在，我們才將這類算法稱為面向機(jī)器人的學(xué)習(xí)算法。考慮到機(jī)器人的工作場(chǎng)景的特點(diǎn)和其對(duì)技能學(xué)習(xí)的需求，面向機(jī)器人的學(xué)習(xí)算法需要具備的特性可以概括如下：