Deep Reinforcement Learning for industrial robotic applications via virtual environments

Deep Reinforcement Learning per applicazioni robotiche industriali attraverso ambienti virtuali. La tesi contiene i risultati di una ricerca sperimentale atta a valutare se è possibile applicare a manipolatori industriali algoritmi di deep reinforcement learning per permetter loro di portare termine un certo task e la sperimentazione avviene attraverso l'uso di un simulatore software in grado di virtualizzare il robot e il suo ambiente.