Aprendizaje por refuerzo aplicado al control de un robot manipulador

Abstract

Este proyecto investiga el uso de técnicas modernas de inteligencia artificial basadas en aprendizaje por refuerzo para el control de un brazo robótico manipulador. En esta metodología, el agente (robot) no recibe información explícita sobre cómo resolver la tarea que se le plantea sino que debe explorar el espacio de soluciones a partir de prueba y error, recibiendo recompensas numéricas en función de su desempeño. Se utilizarán varios entornos simulados de manipulación con el mismo agente pero diferentes tareas y se implementarán diversos algoritmos de aprendizaje por refuerzo con los que comparar resultados en términos de eficiencia y eficacia.