본 논문은 복잡한 다관절 로봇의 자율 동작을 위해 강화학습 기반의 제어 정책 학습 방법을 제안한다. Actor-Critic 구조를 활용하여 각 관절의 동적 특성과 상호작용을 효과적으로 모델링하고, 물리 기반 시뮬레이션을 통해 정책을 학습한 후 실제 플랫폼에 적용하여 정책의 일반화 성능을 검증하였다. 실험 결과, 기존 제어 기반 접근법 대비 복잡한 작업 수행 시의 안정성과 적응성이 향상되었음을 확인하였다. 특히 실시간 환경 변화에 대한 정책의 민감도와 복원성을 분석하여, 실제 산업용 로봇 적용 가능성을 논의하였다.