了解しました！以下に、**「卵を割るロボットアームの強化学習プロジェクト」**のこれまでの進捗を整理・ドキュメント化した内容をまとめました。必要に応じて、MarkdownファイルやPDF形式に変換することも可能です。

卵を割るロボットアーム 強化学習プロジェクト進捗記録（～2025年4月12日）

プロジェクト概要

  • 目的：2指グリッパーを用いて、実際の卵を「パカッ」と割る動作を強化学習によって実現する。
  • アプローチ：
    • 仮想吸着ベースのURDF構成（egg_L.urdf, egg_R.urdf, gripper_L.urdf, gripper_R.urdf）を使用。
    • 強化学習アルゴリズムには Stable-Baselines3 の PPO を採用。
    • pybullet 上でシミュレーション環境を構築し、ロボットに割る動作の成功体験を学習させる。

✅ 環境構築

  • Python環境：rl_env（仮想環境）
  • 主要ライブラリ：
    • pybullet
    • gymnasium
    • stable-baselines3
    • numpy, matplotlib など

ディレクトリ構成（主な部分）

egg_cracker_rl/
│
├── egg_env/                   # URDFファイル格納
│   ├── egg_L.urdf
│   ├── egg_R.urdf
│   ├── gripper_L.urdf
│   └── gripper_R.urdf
│
├── egg_cracker_env/
│   └── egg_crack_env.py       # 環境定義（Gym環境継承）
│
├── scripts/
│   ├── train_egg_crack.py     # 学習・評価スクリプト
│   └── test_scene.py          # 表示テスト用スクリプト

⚙️ 実装状況

✔️ egg_crack_env.py

  • gymnasium.Env を継承して実装。
  • 観測空間・行動空間を適切に定義。
  • reset() と step() 関数を適切に更新。
  • reward は float 型で返却、terminated / truncated は boolean 型に対応済み。

✔️ train_egg_crack.py

  • check_env() による環境バリデーション済み。
  • DummyVecEnv および Monitor で環境ラップ。
  • ログ・モデル保存機構も追加済み。
  • 表示テストループ追加（model.predict() → 可視化）。

学習状況（確認ログより抜粋）

  • ep_rew_mean（エピソード平均報酬）：0.93程度
  • ep_len_mean（エピソード平均長）：7～10step程度
  • explained_variance：0.7～0.8以上（安定学習傾向）

️ 主な修正・トラブル対応

  • pybullet.getBasePositionAndVelocity → getBasePositionAndOrientation など、メソッド名の修正。
  • reward や terminated の返却型に関する AssertionError 対応。
  • IndentationError 修正。
  • URDFパスのデバッグログ追加。
  • 表示用スレッド終了処理の確認。

✍️ 今後の予定

  • 観測空間を拡張し、より詳細な情報（角度や力）を導入。
  • 報酬設計をさらに改善し、割り動作の完成度を高める。
  • 実ロボット（Franka Emika など）への転移を想定した検討。

メモ

  • egg_crack_env_ver1.py は修正ベースとして有効で、現在の安定動作はこのファイルを中心に実現。
  • 学習は成功しているため、現状は 問題なし と判断し、次フェーズへ進む予定。

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