ETD

• curiosity
• curriculum
• learninig
• locomotion
• quadruped
• reinforcement

Questo lavoro di tesi si concentra sulla realizzazione, mediante Reinforcement Learning, di una rete neurale per il controllo di un robot quadrupede su terreni complessi, ed a come l'utilizzo di tecniche quali il "Curriculum Learning", il "Curiosity-driven Learning", e la "Symmetry-based Data Augmentation" siano in grado di influenzare l'addestramento della stessa. In una prima parte viene trattato nel dettaglio il problema del Reinforcement Learning, presentati alcuni tra gli algoritmi più noti in letteratura (DDPG, TD3, SAC, PPO), ed approfondite le tecniche precedentemente menzionate. In seguito, vengono presentati i risultati di prove sperimentali, realizzate in ambiente di simulazione; prima in un ambiente semplificato, per valutare le prestazioni dei singoli algoritmi, e successivamente in uno più complesso, per valutare invece l'effetto delle tecniche supplementari.