Control de locomoción de robots cuadrúpedos mediante reinforcement learning

Abstract

En este proyecto, se llevará a cabo el control de locomoción de un robot cuadrúpedo (SOLO12, ANYmal, go one) mediante el uso de técnicas de deep reinforcement learning. Para ello, se llevará a cabo un estudio del estado del arte para identificar los métodos más apropiados para la tarea de locomoción cuadrúpeda, y su posterior implementación en entornos simulados, existiendo la opción de realizar pruebas en el robot go one en caso de conseguir resultados fiables en la fase de simulación.