Modelo de ciclo de vida para el aprendizaje basado en compartición de conocimiento en sistemas autónomos de robots

Abstract

En esta tesis se distinguen los estados de evolución y niveles de actuación en el contexto de un ciclo de vida para el aprendizaje de Sistemas Autónomos de Robots (SAR). Sobre estas bases, resulta conveniente especificar mecanismos de aprendizaje por colaboración entre SARs, definiendo un ciclo de vida de aprendizaje que considere arquitecturas y modelos que caractericen al SAR y su actuación en el ambiente de operación, en particular SARs más evolucionados colaborando con SARs receptores menos evolucionados. Centrado en el mecanismo de aprendizaje especificado resulta conveniente estudiar experimentalmente la colaboración entre SARs, validando la tesis que éstos tienen un mejor comportamiento utilizando colaboración que cuando no la usan.

In this thesis we distinguish the stages of evolution and levels of action in the context of a learning life cycle for Autonomous Robots Systems (ARS). On this basis, it is advisable to specify learning mechanisms of collaboration among ARSs, defining a learning life cycle which considers architectures and models that characterize the ARS and its performance in the operating environment, including more advanced ARSs working with less evolved ARSs receptors. Focused on the specified learning mechanism it is experimentally convenient to study the collaboration among ARSs, validating the thesis that they have a better performance when using collaboration than when it is not used.