DEEP REINFORCEMENT LEARNING PER IL CONTROLLO DELLA POSIZIONE ANGOLARE DEI GIUNTI DI UN BRACCIO ROBOTICO

il progetto presentato in questa tesi si propone di controllare la posizione angolare dei giunti di un manipolatore robotico, modello Kinova “MICO”, a 3 gradi di libertà, attraverso un algoritmo di Deep Reinforcement Learning (acronimo DRL) in sostituzione a metodi di controllo classico. In particolare, l’algoritmo scelto è il Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).