Métodos de aprendizaje de robots autónomos

Hay tres enfoques de aprendizaje principales que se han vuelto cada vez más populares en el campo de la investigación en robótica. Son el aprendizaje por refuerzo (RL), los métodos evolutivos (GA y EP) y los métodos basados ​​en redes neuronales artificiales (ANN). El método más utilizado es el método de aprendizaje por refuerzo. El método de aprendizaje por refuerzo se puede utilizar tanto en el caso de aprender nuevos comportamientos como en el de aprender a coordinar comportamientos existentes. El método de refuerzo es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que se adapta mejor a los hábitos psicológicos de las personas para resolver problemas, está estrechamente relacionado con la inteligencia artificial tradicional y los algoritmos de optimización, y tiene aplicabilidad universal, por lo que ha recibido la mayor atención.