Los robots caminantes, como perros robóticos cuadruplicados, deben ser capaces de moverse con seguridad a través de entornos difíciles y a menudo cambiantes. Hoy en día, hay dos formas principales de programar estos robots caminando, o inclinados. El primero se llama control predictivo modelo. Esta técnica optimiza el comportamiento del robot pero se basa en modelos dinámicos precisos, que son difíciles de lograr en la configuración del mundo real y a menudo requieren hipótesis simplificadoras. El segundo es el aprendizaje de refuerzo libre de modelos, que permite al robot aprender comportamientos confiables pero fijos, dificultando su adaptación después del entrenamiento.
Fuente: TechXplore
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