Ambiente de Simulação de Técnicas de Aprendizado por Reforço para Tarefas de Manipulação com o Denso VP6242
Este trabalho visa o desenolvimento de um ambiente de testes físicos para controle de manipuladores robóticos utilizando principalmente técnicas de aprendizagem profunda por reforço (DRL). Tal ambiente é implementado utilizando o \textit{Robot Operating System} (ROS) e seu simulador físico Gazebo. O foco do ambiente será no teste de tarefas envolvendo manipulação de objetos (\textit{object gripping}). Tal ambiente visa simplificar ao usuário iniciante tarefas como treinamento, acompanhamento e validação de técnicas de aprendizagem voltadas à robótica. Uma comparação com métodos de controle preditivo também é alvo deste trabalho.
robótica, ros, gazebo, aprendizagem profunda, reforço, controle preditivo