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！