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Espaço de Estado
O espaço de estado é o conjunto completo de configurações que um robô e seu ambiente podem estar. Em RL, o estado de Markov s codifica todas as informações necessárias para prever recompensas futuras e transições de estado — idealmente uma descrição completa do mundo. Na prática, o agente tem acesso apenas a observações parciais (imagens, ângulos de juntas) que podem não capturar completamente o estado (por exemplo, objetos oclusos, parâmetros de física desconhecidos). Projetar um espaço de observação que aproxime bem o estado de Markov enquanto permanece computacionalmente tratável é um desafio fundamental no design de sistemas de aprendizado robótico. Veja isso na prática: nossas avaliações em mundo real →