Автономні роботи, що працюють у неструктурованих і динамічних середовищах, стикаються зі значними проблемами через непередбачувані умови та складні взаємодії. Ця стаття пропонує новий надійний підхід до навчання з підкріпленням (RL), який підвищує адаптивність та стійкість роботизованих систем. Шляхом включення навчання з урахуванням невизначеності та адаптивних політик керування, запропонована структура RL дозволяє роботам надійно працювати в реальних сценаріях, від логістики та виробництва до розвідки та реагування на катастрофи, навіть за наявності непередбачених збурень.