Bio-Inspired Morphology Optimization and Reinforcement Learning for Spatial Locomotion in a Snake Robot

The thesis investigates the application of Reinforcement Learning (RL) in a robot inspired by snake morphologies for contact-rich locomotion and goal-driven locomotion behaviour. Specifically, I investigate the effect of varying and optimizing morphological parameters of the robot snake body studying the effect of body design on various metrics such as locomotion efficiency, required energy, and the time to reach goal positions in the task space.

La tesi studia l'applicazione del Reinforcement Learning (RL) in un robot ispirato alla morfologia di un serpente per locomozione e goal-driven locomotion behaviour. In particolare, analizzo l'effetto della variazione e dell'ottimizzazione dei parametri morfologici del corpo del robot serpente, studiando l'effetto del design del corpo su varie metriche come l'efficienza della locomozione, ovvero l'energia richiesta per il movimento ed il tempo per raggiungere la posizione desiderata nello spazio.