1. 机械臂控制和自动驾驶共享核心逻辑，强化学习是实现智能化控制的关键纽带。 2. 机械臂控制技术为后续更复杂的机器人控制场景奠定了理论和技术基础，为自动驾驶路径规划提供了借鉴思路。 3. 机械臂的传感器融合技术为自动驾驶中多传感器融合感知提供了技术参考。 4. 机械臂控制的核心目标是使机械臂的末端执行器能够按照期望的轨迹运动，并实现精确的定位和力控制。 5. 强化学习可助力机械臂在与环境交互时动态调整动作以优化性能，特别适用于力反馈的操作任务. 6. 模拟训练与真实训练是机械臂强化学习训练的两种方式，各有优劣，但迁移学习成为缓解两者矛盾的核心技术手段. 7. 在机械臂强化学习中，奖励函数是引导模型学习的核心，稀疏奖励和稠密奖励是两种主要类型，各有局限. 8. 强化学习算法原理与应用场景，包括DQN、PPO、DDPG和SAC等，构建完整的算法知识框架. 9. Reacher机械臂模拟器的环境组成和连续控制任务中DDPG算法的选择对于实现最佳性能至关重要. 10. 策略网络（Actor）和价值网络（Critic）是强化学习中的核心组件，通过稳定性优化机制和经验回放机制实现稳定收敛。