Autonóm Robot tanulási módszerek

Három fő tanulási megközelítés vált egyre népszerűbbé a robotikai kutatások területén. Ezek a megerősítő tanulás (RL), az evolúciós módszerek (GA és EP) és a mesterséges neurális hálózatokon (ANN) alapuló módszerek. A legszélesebb körben alkalmazott módszer a megerősítő tanulási módszer. A megerősítő tanulási módszer mind az új viselkedések elsajátítása, mind a meglévő magatartások összehangolásának megtanulása esetén alkalmazható. A megerősítő módszer egy felügyelet nélküli tanulási algoritmus, amely jobban alkalmazkodik az emberek pszichológiai problémamegoldási szokásaihoz, szorosan kapcsolódik a hagyományos mesterséges intelligencia és optimalizáló algoritmusokhoz, univerzálisan alkalmazható, így a legnagyobb figyelmet kapott.