Aprendizaje por refuerzo en navegación autónoma: Superando desafíos en entornos dinámicos y no estructurados

La navegación autónoma en entornos dinámicos y no estructurados presenta desafíos significativos debido a la imprevisibilidad de los obstáculos, los terrenos variados y la necesidad de tomar decisiones en tiempo real. Los métodos de navegación tradicionales suelen tener dificultades para abordar estas complejidades, lo que subraya la necesidad de enfoques más adaptativos y robustos. Este documento revisa críticamente la aplicación del aprendizaje por refuerzo (RL) en la navegación autónoma, enfatizando sus fortalezas en el aprendizaje a partir de la experiencia y la adaptación a nuevas situaciones. Sin embargo, el RL por sí solo puede no ser suficiente para satisfacer las demandas de la navegación en tiempo real en entornos en rápida transformación. El documento propone un nuevo marco que combina el aprendizaje por refuerzo con algoritmos de planificación adaptativa para abordar esta brecha. Esta integración aprovecha la adaptabilidad del RL y la toma de decisiones estructurada de la planificación adaptativa, resultando en un desempeño de navegación mejorado, particularmente en entornos desafiantes y no estructurados. Se espera que el marco propuesto mejore la robustez, eficiencia y escalabilidad de los sistemas de navegación autónoma. El documento concluye discutiendo las posibles aplicaciones de este marco en diversos dominios, incluyendo la robótica, vehículos autónomos y exploración, y sugiere direcciones para futuras investigaciones para refinar y validar aún más el enfoque. Palabras clave: Navegación Autónoma, Aprendizaje por Refuerzo, Planificación Adaptativa, Obstáculos Dinámicos, Entornos No Estructurados.