Estudio e implementación de algoritmo Dreamer para resolver problema de navegación

Abstract

La navegación autónoma en robótica móvil representa un desafío significativo, abordado a lo largo de décadas de investigación. Este trabajo se centra en la aplicación del algoritmo de aprendizaje reforzado Dreamer para proporcionar una solución robusta y eficiente al problema. Mediante "imaginación latente" y el uso de World Models, características del algoritmo, se busca obtener políticas de navegación que sean no solo eficientes en cantidad de muestras, sino que también capaces de generalizar bien.

Para alcanzar este propósito, se lleva a cabo una validación del correcto funcionamiento del algoritmo en entornos de ejecución clásicos. Posteriormente, se realizan pruebas en dos mundos de navegación que presentan distintos niveles de dificultad. En dichas pruebas, se exploran dos tipos de observaciones para evaluar el comportamiento del algoritmo en diversas condiciones.

Los resultados obtenidos se presentan al final del informe, destacando tanto la eficiencia del método propuesto en cuanto a interacciones agente-ambiente, como la sensibilidad que el algoritmo presenta ante parametrizaciones diferentes. Además, se discuten posibles direcciones para futuras investigaciones, identificando áreas que podrían beneficiarse de una mayor exploración y refinamiento. Este trabajo contribuye al avance en el campo de la navegación autónoma, proporcionando valiosas perspectivas y estableciendo una base para investigaciones futuras en esta área de estudio.