Espacio de Estado
El espacio de estado es el conjunto completo de configuraciones en que pueden estar el robot y su entorno. En RL, el estado de Markov s codifica toda la información necesaria para predecir recompensas futuras y transiciones de estado — idealmente una descripción completa del mundo. En la práctica, el agente solo tiene acceso a observaciones parciales (imágenes, ángulos articulares) que pueden no capturar completamente el estado (por ejemplo, objetos ocluidos, parámetros de física desconocidos). Diseñar un espacio de observación que aproxime bien el estado de Markov mientras permanece computacionalmente manejable es un desafío clave en el diseño de sistemas de aprendizaje robótico. Véalo en la práctica: nuestras evaluaciones en el mundo real →