01
课程导论
数字孪生与强化学习融合的背景、应用场景与课程目标
背景目标
02
数字孪生基础
定义、核心特征、建模方法与关键技术
建模特征
03
强化学习基础
马尔可夫决策过程、策略、值函数与基本算法分类
MDP值函数
04
运动控制基础
经典PID控制、前馈控制、轨迹规划与伺服系统
PID轨迹
05
数字孪生建模工具
Unity3D/Unreal Engine基础、物理引擎与传感器仿真
Unity物理引擎
06
强化学习算法库
OpenAI Gym、Stable-Baselines3、RLlib环境搭建与API使用
GymSB3
07
数据交互接口
数字孪生与强化学习之间的数据流设计（Socket/ROS/共享内存）
SocketROS
08
状态空间设计
如何从数字孪生中提取有效的状态特征（位姿、速度、力觉）
特征位姿
09
动作空间设计
连续控制与离散控制的选择、动作映射与安全约束
连续安全
10
奖励函数工程
稀疏奖励与密集奖励、奖励塑形、课程学习与好奇心驱动
塑形好奇心
11
仿真环境搭建
基于数字孪生构建自定义强化学习环境（Gym接口封装）
Gym封装
12
策略梯度方法
REINFORCE、PPO算法原理与在运动控制中的实现
PPOREINFORCE
13
值函数方法
DQN、DDPG、SAC算法原理与连续控制适配
DDPGSAC
14
模型预测控制(MPC)与强化学习结合
基于模型的RL、Dyna架构
MPCDyna
15
Sim-to-Real迁移
领域随机化、系统辨识、域适应与渐进式迁移
迁移随机化
16
安全强化学习
约束马尔可夫决策过程、安全屏障函数、奖励约束
安全CMDP
17
多智能体协同控制
多机械臂/多机器人协同的数字孪生与RL框架
多智能体协同
18
人机交互与模仿学习
行为克隆、逆强化学习、人类示教数据利用
模仿示教
19
实时性优化
推理加速（ONNX/TensorRT）、控制频率匹配与延迟补偿
ONNXTensorRT
20
故障诊断与容错控制
基于数字孪生的异常检测与RL自适应容错
故障容错
21
案例实战1：单关节机械臂位置控制
PID vs RL对比
机械臂对比
22
案例实战2：双轮平衡机器人姿态控制
数字孪生+PPO
平衡PPO
23
案例实战3：四足机器人步态生成
数字孪生+SAC+迁移学习
四足SAC
24
案例实战4：无人机轨迹跟踪
数字孪生+MPC+RL混合控制
无人机MPC
25
案例实战5：柔性体操作
线缆/布料的数字孪生与RL控制
柔性线缆
26
性能评估体系
仿真与实物的一致性指标、鲁棒性测试、泛化能力评估
评估鲁棒性
27
部署与运维
边缘计算部署、模型更新策略、数字孪生持续校准
边缘校准
28
前沿趋势
基于Transformer的决策模型、世界模型、具身智能
Transformer世界模型
29
综合项目设计
从需求分析到数字孪生搭建、RL训练、实物部署全流程
全流程项目
30
课程总结与展望
知识体系回顾、常见误区、学习路径推荐与社区资源
总结资源