了解しました！以下に、Franka Emika Pandaを用いた卵割りロボットの強化学習タスクに関するこれまでの進捗を、ドキュメント化してまとめました。必要に応じて編集・保存してご利用ください。

🥚 卵割りロボットアーム × 強化学習：Franka Emika PandaによるSim2Real展開準備

✅ プロジェクト概要

  • 目的：Franka Emika Pandaロボットアームを用いて、「卵をパカッと割る」動作を強化学習（PPO）で実現する。
  • 最終目標：Sim2Realにより、実機での卵割りを成功させる。
  • 現状：PyBullet上でFrankaモデルを統合した学習環境を構築し、強化学習による学習が進行中。

📂 開発構成

環境構築

  • 使用ライブラリ：
    • pybullet
    • gymnasium
    • stable_baselines3
  • 仮想環境：rl_env（Windows, Python環境）

🧠 強化学習構成

  • アルゴリズム：Proximal Policy Optimization（PPO）
  • 環境：EggCrackEnv（独自実装）
  • 報酬設計：
    • グリッパの距離に応じて報酬をスケーリング。
    • 今後：卵が割れる動作成功の検出により報酬付加。

🤖 Franka Emika Panda 統合状況

  • ✅ franka_panda/panda.urdf をPyBulletに読み込み完了。
  • ✅ 可動部を含むアクション空間の設計・接続。
  • ✅ グリッパとの距離や接触検出が可能な構成に移行。
  • ✅ egg_L / egg_R との相互作用を仮想環境で確認。

📈 強化学習ログ例

| rollout/           | ep_len_mean: 60     | ep_rew_mean: -15.8   |
| train/             | explained_variance: ~1.0 | value_loss: ~0.001  |
| FPS                | 約2100～4300        |
  • 現時点で行動が定まっていないため報酬は一定だが、学習自体は安定して進行中。
  • モデルがエピソードを完走していることから、環境構造は正しく機能していると考えられる。

🔧 現在の重要ファイル

ファイル名 概要
egg_crack_env.py 強化学習環境の本体（Franka統合版）
train_egg_crack.py PPOによるモデル学習スクリプト
egg_L.urdf / egg_R.urdf 卵の左右モデル
gripper_L.urdf / gripper_R.urdf グリッパ（挟む手）モデル
franka_panda/panda.urdf Franka Emika PandaロボットのURDFモデル

📌 次のステップ（おすすめ）

🔸 Sim2Real ステップ2：カメラ認識による卵の位置検出準備

  • 卵のセンタリング・検出が必須。
  • render で画像取得 → OpenCVなどで卵位置を算出するサンプル実装も可能。

🔸 または：報酬設計の精緻化（割る動作の検出）

  • egg_Lとegg_Rの距離が一定以上離れたら「割れた」と判定。
  • その判定を使って報酬を与える。

💾 バックアップと保存

  • このドキュメントは .md や .txt にしてプロジェクトルートに保存することを推奨します（例：project_log_egg_crack.md）。
  • 進捗が安定したタイミングで egg_crack_env.py や train_egg_crack.py もGit管理を推奨。

以上が現在までの進捗整理です。次のステップや、ドキュメントの形式での保存（Markdown形式など）をご希望であればお知らせください！

 

 

了解しました！ここまでの進捗をわかりやすく ドキュメント化 します。下記を .md または .txt として保存しておくと便利です（例：egg_crack_project_progress.md）。
必要なら Git にもそのまま追加できます。

🥚 ロボットアームによる卵割りプロジェクト進捗記録（2025年4月時点）

✅ プロジェクト概要

  • 目的：Franka Emika Panda アームを用いて「卵をパカっと割る」動作を強化学習で実現する
  • アプローチ：2指グリッパーで卵左右を保持 → 引き離す動作を学習
  • ツール：PyBullet + PPO (Stable Baselines3) + 画像観測 + Sim2Real対応

🔧 実装・動作環境

  • OS：Windows 10
  • Python：3.11.9（仮想環境名：rl_env）
  • ライブラリ：
    • gymnasium
    • pybullet
    • stable-baselines3
    • opencv-python
  • ロボットモデル：Franka Emika Panda（justagist/franka_panda_description）

✅ 進捗ステータス

ステップ 内容 状態
1. 基本環境構築 egg_L/R、gripper_L/Rの読み込みと初期動作確認 ✅ 完了
2. 強化学習動作（基本） egg_crack_env.py + PPO による学習・テスト ✅ 完了
3. Franka Emika Panda 統合 URDFモデルを読み込み可視化成功 ✅ 完了
4. Sim2Real 展開準備 アーム構成をFrankaベースに切替 ✅ 完了
5. カメラ観測の導入 egg_crack_env_camera.py を作成・画像取得成功 ✅ 完了（Frankaのみ）
6. Git導入準備 Gitインストール完了、今後管理予定 ✅ 完了
7. 卵・グリッパーとの統合 現在このフェーズに進む予定 ⏳ 進行中

🧪 実行ログ例

train_egg_crack.py 実行結果：
ep_rew_mean = -15.8 → 徐々に損失減少＆精度向上傾向

egg_crack_env_camera.py 実行結果：
Frankaモデル読み込み＆表示成功（URDF経由）
カメラ観測の画像取得＆表示テスト済み

📁 プロジェクト構成例（簡略）

egg_cracker_rl/
├── scripts/
│   ├── train_egg_crack.py
│   ├── train_egg_crack_camera.py
│   ├── egg_crack_env.py
│   ├── egg_crack_env_camera.py
├── egg_env/
│   ├── egg_L.urdf / egg_R.urdf
│   ├── gripper_L.urdf / gripper_R.urdf
├── franka_panda_description/
│   └── robots/
│       └── panda_arm.urdf など
└── logs_egg/

🚀 今後のステップ（予定）

  1. egg_crack_env_camera.py にて卵・グリッパーを追加し統合
  2. 観測・報酬設計を再定義し直した上で学習（画像ベース）
  3. 学習済モデルを Franka の制御インターフェースへ適用（Sim2Real段階）

📝 補足メモ

  • franka_panda.urdf は panda_arm.urdf に置き換え、robotsフォルダに配置
  • 実行時に URDF 読み込みエラー → 修正し読み込み成功済み
  • Press Enter to exit... はビジュアル確認用の待機処理

🔗 参考リンク

✅ 保存推奨

このドキュメントは次の名前で保存するのがおすすめです：

  • project_log_egg_crack.md
  • egg_crack_progress_202504.txt

ご希望あればこのまま .md や .txt ファイルで書き出しも可能です。
次のステップ（卵・グリッパーの統合など）にも進めますので、お声がけください！

進捗のまとめ

ユーザーから「ここまでの達成度をまとめてください」との依頼がありました。これまでの進捗を日本語で簡潔にまとめます。必要な情報を整理して、達成した内容や進行中のタスクの概要を振り返る形で説明します。

思考時間: 11 秒

これまでの進捗をざっくり振り返ると、以下のようになります。

1. 基本環境の構築

  • 卵（egg_L/egg_R）とグリッパー（gripper_L/gripper_R）を PyBullet で読み込み、指を左右に広げることで“割れる”ように報酬 +1／終了判定を実装した EggCrackEnv（状態観測版）を作成
  • train_egg_crack.py で Stable-Baselines3 の PPO を使い、動作確認と学習ログ取得を実施
  • 成功判定（殻が広がった距離）と step 上限によるトランケーションを含むエピソード管理

2. 実ロボット（Franka Emika Panda）準備（シミュレーション）

  • PyBullet 用に公式 URDF を franka_panda_description リポジトリからクローン
  • End-effector の逆運動学制御を入れた雛形環境 egg_crack_env_action_control.py を作成し、Panda アームが動くことを確認

3. 画像観測版環境の構築

  • カメラ画像＋関節状態を観測とする EggCrackCameraEnv（dict obs）を作成
  • train_egg_crack_camera.py で MultiInputPolicy + CNN を使って学習できるように環境ラッパー（VecTransposeImage など）を導入
  • URDF のパス問題や Gymnasium 継承の問題を潰し、動作検証完了

4. 報酬設計の改善・デバッグ

  • “距離の増分”をベースにした報酬と、成功時のボーナス＋10 を入れる Reward Shaping を実装
  • debug_env.py による手動／ランダムアクションテストで、ステップごとの報酬ログを出力
  • しかし現状では負の報酬しか計算されず、ボーナスが加わっていないように見える状況を確認

5. 評価スクリプトの整備

  • evaluate_egg_crack.py を用意し、学習済みモデルの成功率・エピソード長・累積報酬の統計出力が可能に

次のステップ候補

  1. 報酬計算ロジックのデバッグ＆修正
    • delta = dist - prev_dist が正しく計算されているか、prev_dist の更新タイミングを見直し
    • 成功判定直後に reward += 10 が通るように、terminated 判定との順序や条件を調整
  2. 実際に卵を“割る”シーンの再現
    • URDF／constraint を見直し、本当に両半球が分離するまで指を動かすようにシミュレーションパラメータを微調整
  3. 画像観測版での報酬設計反映
    • カメラ環境でも同様の Reward Shaping を組み込んで効果を確認
  4. 実機展開に向けた Sim2Real 準備
    • URDF 周りのパラメータ、実機の関節制限、カメラキャリブレーションなどを整理

まずは「報酬シェーピングが期待どおり動作しない」問題を潰すのが優先かと思います。どのあたりを重点的にフォローしましょうか？

これまでのやり取りを大まかにまとめると、次のような流れになります。

1. **基本環境の構築（状態観測版）**

* PyBullet＋Gymnasium で左右グリッパーだけを動かして卵の殻を割るシンプル環境 (`egg_crack_env.py`) を作成
* `train_egg_crack.py` で PPO を使った学習スクリプトを実装・実行
* 学習が進むことを確認し、Git 管理やブログへの記録方法も相談

2. **実ロボット（Franka Emika Panda）への展開準備**

* URDF を GitHub から取得してシミュレーションに読み込み
* 関節制御可能な環境 (`egg_crack_env_action_control.py`) を試作
* モジュールパスやファイル配置の問題、`render`→`render_mode` 引数の食い違いなどをデバッグ

3. **画像観測版の導入**

* カメラ画像を観測に含む `egg_crack_env_camera.py` を実装
* 画像＋関節ベクトルのマルチインプット環境であることを踏まえ、`MultiInputPolicy` や `VecTransposeImage` を用いた `train_egg_crack_camera.py` を作成
* 観測スペース／アクションスペースや `reset()` / `step()` の戻り値フォーマット（dict, tuple）を整備
* ファイルパスエラーや型不一致など、細かい調整を実施

4. **報酬設計（Reward Shaping）の改善とデバッグ**

* 「距離の増分を報酬に」「成功時に一時ボーナス」を加えた報酬関数を実装
* `debug_env.py` を用意し、ランダムアクション・指を最大開くアクションでの報酬をプリント出力して挙動を検証
* `prev_dist` の更新タイミングやログの見方などを何度か見直し、プラス報酬が出ない原因を探っている

5. **評価スクリプトの作成**

* 学習済みモデルを指定したエピソード数で再生し、成功率・エピソード長・累積報酬を計測する `evaluate_egg_crack.py` を作成
* モジュールの import パスやファイルパスの指定を修正

—

現在は「報酬がプラスにならない」問題を解決するため、`step()` 内のログ出力をさらに詳しく入れて挙動を確認しようとしている段階です。次は、報酬計算直前の変数状態（`dist` や `prev_dist`、Δdist）をプリントして、本当に正しく更新・計算されているかを追うのが良いと思います。

これまでの進捗をまとめると、以下の通りです。

—

## 1. ベース環境（状態観測版）の実装と学習

* **`egg_crack_env.py`** を作成

* PyBullet上に平面・卵の左右パーツ・グリッパーを読み込み
* 観測：左右グリッパーのX座標（2次元）
* 行動：左右グリッパーのX方向移動量（2次元）
* **PPO で学習**（`train_egg_crack.py`）

* MLPポリシーで強化学習を実行
* 報酬は「卵パーツ間距離が閾値を超えたとき＋1、そうでなければ微小ペナルティ」
* 収束傾向を確認

## 2. 実機展開準備としてのSim2Real対応（Franka Emika Panda統合）

* **URDF“franka\_panda\_description”** をGitHubリポジトリから取得
* **`egg_crack_env_action_control.py`**

* Franka Pandaの7関節をPyBullet上で読み込み、IK制御の雛形を実装
* 学習ループでFrankaを動かし、動作確認

## 3. 画像観測版環境の構築

* **`egg_crack_env_camera.py`**

* PyBulletのカメラ機能を使ってRGB画像（84×84×3）を観測に追加
* 観測空間を`Dict(image, vector)`、PPOの`MultiInputPolicy`で学習可能に
* **`train_egg_crack_camera.py`**

* 画像＋関節角の複合観測でPPO学習
* VecTransposeImageなどを組み合わせてCNNポリシーで動作

## 4. 評価スクリプトの実装

* **`evaluate_egg_crack.py`**

* 学習済モデルを読み込んで多数エピソード評価し、成功率・平均長さ・平均報酬を出力

## 5. 報酬設計の見直しとデバッグ

* 報酬を「Δ距離に基づく増分＋成功ボーナス」に変更
* **`debug_env.py`** を使って手動アクションでステップごとの報酬をプリント
* 正しく卵を広げた（割った）ときにプラスの報酬が見えない問題を確認
* `step()` 内での前後距離差や報酬計算の順序をログ出力し、正しくプラス報酬が与えられるようデバッグ中

—

**現状の課題／次のステップ候補**

* `step()` 内で割れ（距離>閾値）の瞬間にのみプラス報酬が出るようロジック確認・修正
* 画像観測版の環境での報酬設計・学習進捗チェック
* 実機Frankaへの展開に向けてURDF関節制限・カメラキャリブレーションの検討

新しいチャットにこの内容を引き継いで、次のフェーズに進みましょう！

 

 

以下、これまで取り組んできた内容をフェーズごとに整理した進捗まとめです。

1. ベース環境（状態観測版）の構築と学習

  • 環境実装
    • egg_crack_env.py を作成（PyBullet＋Gymnasium）
    • 観測：左右グリッパーの X 座標 2 次元
    • 行動：左右グリッパーの X 移動量（±0.01 m）
  • PPO 学習
    • train_egg_crack.py で PPO＋MLP ポリシーを実行
    • 卵パーツ間距離が閾値超過時に +1、その他は微小ペナルティ
    • 収束傾向を確認

2. 実機展開準備（Sim2Real 対応）

  • Franka Emika Panda URDF 統合
    • GitHub から URDF を取得し，egg_crack_env_action_control.py で IK 制御の雛形を実装
  • デバッグ
    • モジュールパス・render_mode 引数の修正

3. 画像観測版環境の構築

  • egg_crack_env_camera.py
    • PyBullet カメラを用いて RGB 画像（84×84×3）を観測に追加
    • 観測空間を Dict(image, vector)、MultiInputPolicy で学習可能に

4. 報酬設計の改善とデバッグ

  • 報酬関数の強化
    • Δ距離報酬（delta_scale×Δdist）＋成功ボーナス（success_bonus）
    • 一度だけボーナスを与える self.broken フラグ導入
  • 詳細ログ出力
    • step() 内で dist、prev_dist、Δdist、成功判定タイミングをプリント
  • 観測の次元拡張
    • _get_obs() を左右グリッパーの (x, y, z) 計 6 次元に変更
    • info["is_success"] を返して評価スクリプトと整合

5. 評価スクリプトの実装と修正

  • evaluate_egg_crack.py
    • make_vec_env(..., n_envs=1) で DummyVecEnv 化
    • PPO.load(model_path)（env 引数は渡さない）
    • obs を (1, 6) の形でモデルに入力
    • env.step() の返り値 (obs, rewards, dones, infos) に対応

6. モデル評価結果

  • 100 エピソード評価
    • 成功率 (Success rate)：100/100 (100.0 %)
    • 平均エピソード長 (Avg length)：2.00 ± 0.00 ステップ
    • 平均累積報酬 (Avg reward)：20.17 ± 0.00

次のフェーズに向けて

  1. ドメインランダム化（初期位置・物理パラメータのランダム化）
  2. 難易度調整（閾値引き上げ、行動幅縮小、連続成功条件の追加）
  3. 画像観測版での再学習（CNN＋MLP マルチインプット）
  4. Sim‐to‐Real 準備（カメラキャリブレーション、安全マージン設定、力覚フィードバック）
  5. 実機デプロイ＆評価（少数エピソードでの動作確認、リカバリ設計）

まずは①②の環境チューニングと再学習から着手し、その後③以降へ進むことをおすすめします。

以下、これまでの一連の流れをフェーズごとにまとめます。

1. ベース環境（状態観測版）の実装と学習

  1. egg_crack_env.py の作成
    • PyBullet 上に平面・卵の左右パーツ（左右２つ）・左右グリッパーを URDF で配置。
    • 観測空間：左右グリッパーの (x,y,z) 座標（6 次元）
    • 行動空間：左右グリッパーを X 方向に動かす Δx（±0.01 m の 2 次元）
    • 報酬関数：卵パーツ間距離が増えた分にスケールをかけたもの ＋「割れたと判定した瞬間にボーナス」
  2. PPO による学習（train_egg_crack.py／状態版）
    • Stable-Baselines3 の PPO（MlpPolicy）を用いて強化学習を実行。
    • Monitor＋TensorBoard ログ設定を入れ、学習曲線を確認。
    • 最終的にエピソード長 ≈ 6、成功率 100% (sim 上で「卵を割る」) に収束。
  3. 評価スクリプト（evaluate_egg_crack.py）
    • 学習済みモデルを読み込み、指定エピソード数で再生 → 成功率・平均ステップ数・平均報酬を出力。
    • VecEnv/API の形状に合わせるため修正を加え、正しく (obs, reward, done, info) の形式で評価できるように。
    • 複数の乱数種（seed）で評価し、バラつきがほとんどないことを確認。

2. Sim2Real（実機展開）準備：Franka Panda の統合

  1. URDF の読み込みと実機想定環境の整備
    • GitHub から取得した Franka Panda の URDF（7 関節モデル）を PyBullet にロードし、IK の雛形を実装。
    • egg_crack_env_action_control.py にて「Franka を使って左右グリッパーに見立てたロボット制御」を試した。
    • 環境の行動空間を「7 関節のコマンドに書き換える」ベースを作成。
  2. モジュールパス・ファイル配置の調整
    • Python の sys.path を操作しつつ、egg_cracker_env フォルダをパッケージとしてインポートできるように修正。
    • render → render_mode の引数不整合、ファイルパスのミスなどをデバッグして解決。

3. 画像観測版環境の構築

  1. egg_crack_env_camera.py の実装
    • PyBullet カメラ機能を使って RGB 画像 (84×84×3) を取得し、観測に追加。
    • 観測空間を spaces.Dict({"image": Box(84×84×3), "vector": Box(6)}) に変更。
    • step() → (obs, reward, terminated, truncated, info) の形式で、「画像＋ベクトル」を返すように統合。
  2. 学習スクリプトの変更
    • train_egg_crack.py を「引数 --env EggCrackEnvCamera」で動的に切り替えられるように改修。
    • importlib を使って文字列指定したクラス (EggCrackEnv／EggCrackEnvCamera) を動的に読み込み、
    • 画像版では policy="MultiInputPolicy"、通常版では policy="MlpPolicy" を自動選択。
    • TensorBoard ログ・CheckpointCallback・SuccessRateCallback（50k ステップごとに 20 エピソード評価）を統合。
  3. 画像版学習（MultiInputPolicy）
    • PPO を使って画像＋ベクトルのマルチ入力環境で 300 000 ステップ学習。
    • TensorBoard 上で
      • rollout/ep_len_mean ≈ 12.4
      • rollout/ep_rew_mean ≈ 19.4
      • rollout/success_rate = 1.0
        を確認。
  4. 評価（evaluate_egg_crack.py）
    • 引数 --env を追加し、make_env_instance("EggCrackEnvCamera") を通じて同じ画像版環境で評価。
    • 複数シード（seed 0,1,2）で成功率 100%、平均ステップ ≈ 12.4、平均報酬 ≈ 19.4 を確認。

4. 報酬設計と難易度調整

  1. 報酬関数の改良
    • シミュレータ上で「Δ距離に比例した増分」＋「割れ成功ボーナス」を実装し、
    • debug_env.py を使って手動ステップごとに距離・報酬のログを出しながらデバッグ。
  2. 物理パラメータのランダム化（ドメインランダム化）
    • egg_crack_env.py／egg_crack_env_camera.py の reset() 内で、
      • 卵の摩擦係数を [0.3, 1.0]、質量を [0.005, 0.02] kg の範囲で毎エピソードサンプリング。
    • 同時に位置ランダムオフセット (±0.01 m) も実装。
    • 再学習 (--log-dir logs_egg/randomized_phys) → 評価すると、
      • 成功率 100%
      • 平均ステップ ≈ 5.23 ± 0.42 (seed 0) / 5.24 ± 0.43 (seed 1) で安定。
  3. 閾値・行動幅の厳格化（難易度アップ）
    • 破壊閾値を 0.12 → 0.14 m に引き上げ。
    • 行動空間の幅を ±0.01 → ±0.005 m に半減。
    • 「閾値超過を 2 ステップ連続で満たしたときに終了」という追加ロジックを実装。
    • 再学習 (--log-dir logs_egg/harder) → 評価すると、
      • 成功率 100%、平均ステップ ≈ 12.4 ± 0.52、平均報酬 ≈ 19.4 で安定。

5. TensorBoard による学習可視化

  • tensorboard --logdir logs_egg/<サブディレクトリ>/tensorboard を起動し、以下を観察：
    1. Scalars
      • rollout/ep_len_mean：エピソード長の学習曲線
      • rollout/ep_rew_mean：エピソード報酬の学習曲線
      • rollout/success_rate：成功率（0→1 に収束する様子）
      • eval/episode_length、eval/success_rate：
        中間評価（50k ステップごと）の結果
    2. Graphs
      • MultiInputPolicy の CNN＋MLP ネットワーク構造を確認
    3. Histograms & Distributions（必要なら）
      • 重み・勾配の分布の遷移を確認
  • すべての学習フェーズで「成功率 100%」「ステップ数が安定して収束している」ことを確認済み。

6. Sim-to-Real（実機展開）への移行準備

  1. ハードウェアセットアップ
    • Franka Panda を ROS で制御できる環境を構築（franka_ros／ros_control セットアップ、通信テスト）。
    • 実機カメラを卵・グリッパー（EE）が映る位置にマウントし、OpenCV チェスボードキャリブレーションで内パラ（焦点距離、歪み）を取得。
  2. 実機用環境クラス (EggCrackEnvReal) の実装
    • ROS ノードとして egg_crack_env_real.py を用意：
      • /camera/rgb/image_raw から 84×84 の RGB 画像を取得（cv_bridge＋OpenCV）。
      • TF（world→panda_hand）から EE 座標 (x,y,z) を取得 → 6 次元ベクトルを生成。
      • 行動 action = [dx_L, dx_R] を受け取り、“EE.x のみを少しずつ平行移動” する簡易 IK 制御を JointTrajectory で送信。
      • シミュレータと同じ報酬／終了判定ロジック（「EE.x の差 ≥ 0.14 を2ステップ連続」）を実装。
      • reset() では人手で卵をセットしてもらう前提で、「EE を安全位置に移動 → 初期距離計測」するだけにとどめる。
  3. 実機推論スクリプト (run_egg_crack_real.py) の作成
    • ROS ノードとして、学習済み PPO モデルをロード。
    • make_vec_env(lambda: EggCrackEnvReal(), n_envs=1) を使い VecEnv を作成。
    • env.reset()→while not done: action=model.predict(obs) → env.step(action) → … というサイクルを 30 Hz 程度でループ。
    • 終了時に is_success をチェックし、「割れた／割れなかった」を ROS ログに出力。
  4. 安全マージン設定
    • 実機の速度／加速度スケールを学習値よりもっと低めにする（例：最大速度 0.1 rad/s、最大加速度 0.2 rad/s²）。
    • 行動幅（EE の X 移動量）も ±0.005 → ±0.002 m 程度に小さく設定して、誤動作を防ぐ。
    • フォースセンサ値が取れる場合は「割れた判定」を反力ピークに基づくよう改良すると実機の判定精度が上がる。
  5. 実機テストと微調整
    1. スモールテスト（5～10 エピソード）
      • シミュレータと同じように卵を用意し、run_egg_crack_real.py を実行して「EE が卵を割るか」を確認。
      • 失敗が出たら、
        • カメラ位置や TF フレームが正しく合っているか
        • EE.x の移動幅・速度が十分か（または強すぎないか）
        • 実機の摩擦や卵の硬さがシミュレータとずれていないか
          をチェックし、EggCrackEnvReal や速度制御パラメータを微調整。
    2. フルスケール評価（20～50 エピソード）
      • パラメータがある程度固まったら、複数シード相当の卵配置パターンで「成功率」「平均ステップ」「割れ後の取りやすさ」などを測定。
      • 必要であれば、シミュレータに実機パラメータを反映して再学習（摩擦・品質・画像誤差を減らす）あるいは転移学習的に少数エピソードで微調整。

ここまでの総括

  1. シミュレータ上での完全動作確認
    • 状態観測版 → 画像観測版 → 報酬改善 → ドメインランダム化 → 難易度調整 まで実装・学習し、
    • TensorBoard で成功率100％、ステップ数収束、学習損失の安定を確認。
  2. 環境クラスを動的に切り替えるトレーニング／評価スクリプトの整備
    • train_egg_crack.py / evaluate_egg_crack.py の引数 --env で EggCrackEnv / EggCrackEnvCamera / 将来的に EggCrackEnvReal などを簡単に切り替え可能に。
  3. Sim-to-Real 移行のための下地が整った
    • PyBullet の URDF→ROS 実機差分を埋める準備として、
      • カメラキャリブレーション
      • 実機 EE 移動ロジック
      • 実機評価用の環境クラス（EggCrackEnvReal）
      • 実機向け推論スクリプト
        を一通り用意または雛形を作成済み。

次のステップは⑤の Sim-to-Real 準備フェーズです。
まずはハードウェア（Franka + カメラ + ROS）環境を立ち上げ、EggCrackEnvReal の動作確認から始めてください。そこで得られるログ・初回の割れテスト結果を元に、速度／閾値などの微調整を行い、数エピソードで安定して実機でも卵を割れることを確認しましょう。