En este artículo, proponemos la Planificación de Movimiento por Interacción-Fusionado (IMMP), un novedoso método que utiliza eficazmente conjuntos de datos de diversos dominios fuente para la planificación del movimiento de robots autónomos. Mientras que los métodos actuales de adaptación de dominio o aprendizaje por conjuntos presentan desequilibrios, olvido catastrófico y un alto coste computacional, IMMP se adapta al dominio objetivo mediante puntos de control de parámetros entrenados en diferentes dominios. Consta de dos pasos: un paso de prefusión que captura las acciones e interacciones del agente, y un paso de fusión que construye un modelo adaptativo que transfiere eficientemente diversas interacciones al dominio objetivo. Los resultados experimentales en diversos puntos de referencia y modelos muestran que IMMP supera a los métodos existentes.
