Cómo crear e implementar un modelo de aprendizaje en un robot

Comience con entradas y salidas, teniendo en cuenta los objetivos; tus objetivos, no los de un robot.

Entonces, en el ejemplo, desea una búsqueda de ruta autónoma.
Obviamente, necesita un sensor de obstáculos y motores: entradas y salidas básicas.
Un sensor de ubicación puede ser útil, pero innecesario: con el motor paso a paso, puede contar los pasos y determinar la ubicación actual / final en relación con el arranque.

Luego, identifique los subsistemas: el subsistema de salida contiene motores. Su robot no necesita saber acerca de cada paso del motor, puede generar coordenadas o dirección / velocidad, mientras que el subsistema de salida los convierte en pasos del motor.

Hasta ahora todo bien, en su pregunta ya ha comenzado con abstracciones de coordenadas de robot y obstáculos.
Pero el punto es: no comience con abstracciones asumidas.
Las abstracciones que surgen de nuestras suposiciones son malas: es decir, puede encontrar un subsistema para convertir las coordenadas en impulsos paso a paso casi imposibles de encontrar o demasiado costosos de implementar.

Luego, piense en los objetivos del robot: su robot necesita ‘querer’ para llegar al objetivo, necesita ‘querer’ para evitar obstáculos.
La forma en que lo expreso, apunta al comportamiento dirigido a objetivos y a la estimulación positiva y negativa de inmediato.
Ahora tenemos suficientes palabras clave para googlear bastantes métodos de aprendizaje, estadísticas o redes neuronales.
Estudie la literatura, descubra lo que puede usar.
(Tener publicaciones electrónicas de ML / AI cookboks también es útil, como Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques o Neural Networks: A Comprehensive Foundation, para que pueda CTRL + F sus palabras clave)

Eventualmente, se te ocurrirá una combinación de métodos, es decir, la búsqueda directa de caminos, y una serie de métodos para aprender la forma óptima de evitar obstáculos.
En este punto, verifique qué existe, como software y hardware listos para usar. Luego, filtre los métodos que no puede usar.
Cuando vi su pregunta, pensé en las redes neuronales celulares de inmediato, porque sobresalen en la búsqueda dinámica de rutas. Pero eso probablemente requeriría un procesador NN celular para el bot, y nadie produce estos 🙂

Todo este proceso es iterativo; en este punto, es posible que tenga un software listo para usar para un sensor que no planeó construir en primer lugar, y cambia su diseño general.

Pero cuando todo sale, tienes tu modelo, listo para implementar.