A aplicação de robôs móveis em ambientes complexos requer uma alta capacidade de autonomia em sua tomada de decisão. A literatura afirma que o próximo passo na evolução dos controladores robóticos autônomos é tornar os robôs autoadaptativos. Além disso, os avanços no campo da Aprendizagem de Máquina está aumentando, contribuindo para o surgimento de inúmeras oportunidades para o desenvolvimento de controles inteligentes aplicados aos robôs. No entanto, ainda existem vários desafios a serem enfrentados, por exemplo, a complexidade no desenvolvimento, a necessidade de reimplementação ao mudar aspectos do ambiente, a necessidade de grandes quantidades de dados, propagação de erros, mapeamento de estados complexos em uma única missão de robô, entre outros. A fim de mitigar esses problemas, propomos um Framework, denominado RLoRDE (Reinforcement Learning for Robotic model-Driven Engineering), que se baseia na utilização da Engenharia Dirigida por Modelos para simplificar o desenvolvimento de software robótico, onde o código é gerado de acordo com o modelo criado pelo desenvolvedor seguindo regras impostas pelos metamodelos desenvolvidos durante esta tese. Uma ferramenta gráfica auxilia na criação e transformação dos modelos para o código. Métodos de Aprendizado por Reforço estão disponíveis onde é possível gerar ambientes de treinamento para missões que requerem flexibilidade para lidar com a variabilidade do ambiente e promover a autoadaptação. Nossos experimentos foram realizados aumentando o grau de complexidade do ambiente para a missão do robô. Os resultados experimentais mostram que o Framework RLoRDE é promissor no sentido de que obtivemos em média 69\% de taxa de sucesso na missão em cenários onde o robô não foi treinado.
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