机器人模仿学习教程：从零实现到进阶 Flow Matching 策略

文章认为模仿学习是 2026 年机器人操作最有前景的训练范式，但面向从零构建策略的资源有限，因此提供一份入门指南：从较小规模起步逐步讲解核心概念，最终过渡到进阶的 flow matching 策略。全部代码基于 PyTorch，可在单张 GPU 上运行，完整仓库包含模型实现、训练脚本与预训练 checkpoint。文中还讨论了何时应选用模仿学习，并对比了基于人工先验的经典显式策略在结构化环境中可靠但对环境、任务或机器人变化高度脆弱的问题。

AI推荐理由 面向机器人模仿学习的实操教程，从基础概念逐步过渡到 flow matching 策略，代码为 PyTorch 且可在单张 GPU 上运行，并提供模型实现、训练脚本与预训练 checkpoint 的完整仓库，对想上手视觉模仿学习策略的开发者有直接可用价值。局限是教程类内容，创新性有限，且未给出基准对比结果。