Eguíluz, AndoniVazquez, Juan-IgnacioGonzález Santocildes, Asier2026-07-202026-07-202026-03-13https://hdl.handle.net/20.500.14454/6412El aprendizaje por refuerzo ha demostrado ser una técnica eficaz para entrenar agentes robóticos autónomos en tareas complejas. Sin embargo, su aplicación en contextos de interacción humano-robot sigue presentando desafíos, especialmente cuando se pretende adaptar el comportamiento robótico al bienestar humano. Esta tesis se centra en el desarrollo de un sistema de entrenamiento que incorpora variables humanas en el proceso de aprendizaje, con el objetivo de generar comportamientos robóticos adaptativos que favorezcan una interacción segura, fluida y personalizada. La primera parte del trabajo se desarrolla en entornos simulados, diseñados específicamente para exponer al agente a distintos escenarios colaborativos. En ellos se entrenan políticas de control utilizando funciones de recompensa que penalizan la invasión del espacio personal, el contacto físico con humanos u objetos, y la ineficiencia en la ejecución de la tarea. Posteriormente se aborda una fase de entrenamiento orientada al modelado del confort humano, en la que el robot aprende a ajustar su comportamiento en función del nivel de confort estimado del usuario, generando distintas estrategias de acción adaptadas a perfiles fisiológicos y contextuales. Con el fin de validar la hipótesis en un entorno real, se diseña un experimento con participantes humanos, donde se recoge información fisiológica (frecuencia cardíaca y nivel de actividad) y se combina con cuestionarios subjetivos para evaluar la percepción del confort en distintas condiciones de interacción. Los resultados muestran que es posible identificar perfiles de usuario con diferentes umbrales de sensibilidad, y que estos perfiles pueden ser utilizados para personalizar la respuesta del robot sin requerir calibración individual ni uso de sensores invasivos. La tesis concluye demostrando que es posible construir sistemas robóticos adaptativos que, mediante aprendizaje por refuerzo y la integración de parámetros humanos, mejoren la experiencia de interacción en escenarios colaborativos. Esta aproximación propone una línea viable para el desarrollo de soluciones robóticas personalizadas, seguras y centradas en el usuario final, con aplicaciones potenciales en entornos industriales, asistenciales o domésticos.spaCiencias TecnológicasTecnología de la instrumentaciónTecnología de la automatizaciónTecnología e ingeniería mecánicasdoctoral thesis