本研究提出了知识捕捉、适应与组合（KCAC）框架，旨在解决机器人操作中强化学习的样本低效和可解释性不足的问题。该框架在复杂环境中实现了40%的训练时间缩短和10%的任务成功率提升，为强化学习中的课程设计应用提供了重要见解。