机器人学习是研究机器人通过模拟人类学习行为以提升性能与适应能力的学科，属于机器人学的重要研究方向。其定义因研究者视角差异尚未统一，如Marvin Minsky从人工智能角度定义为解决新问题的能力，Scott则从动物行为学角度强调自适性 。主要方法包括监督式学习、进化方法与强化学习，其中强化学习通过环境交互试错获取知识，适合动态环境需求；模仿学习通过专家演示复制复杂动作，扩散策略则利用扩散模型优化高维动作空间 。
该领域研究始于20世纪50-60年代，80年代提出TD方法、Q学习等基础算法。国内阎平凡、蔡自兴等学者在机器人控制领域进行了探索 。当前研究方向涵盖仿真训练环境开发与技能迁移，如NVIDIA Isaac Lab框架支持模块化训练并集成PhysX物理引擎 。应用领域包括制造业装配自动化、零售库存管理与医疗手术辅助，如ROPA骨科手术机器人通过10万余张影像训练实现手术方案制定 。
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