【要約】吊り荷Yaw制御システムの開発 #02-1：強化学習の環境を構築する [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、吊り荷のYaw角を安定して制御するために、現実世界の複雑な物理現象を再現する課題に直面した。単なる目標値への追従では、実機での運用に耐えうる制御は困難である。
- ・風などの外乱による姿勢変化の再現。
- ・ロープの拘束や慣性モーメントといった物理的制約の考慮。
- ・目標値への到達だけでなく、安定した姿勢を維持する制御の難しさ。
- ・スラスター機体と吊り荷の相対的な姿勢制御の必要性。
// Approach
開発者は、PyBulletとGymnasiumを統合し、強化学習モデルが物理現象を扱える制御環境を構築した。これにより、シミュレーション上での試行錯誤を可能にした。
- ・PyBulletを用いた物理シミュレーションの実装。
- ・Gymnasiumのstep関数による、Actionの適用とObservationの生成。
- ・誤差の減少量やスラスター出力コストを考慮した報酬設計。
- ・10ステップ連続の安定を条件とするSuccess判定の実装。
- ・3Hzの制御周期に基づいた、物理計算とAction更新の同期。
// Result
開発者は、外乱条件や吊り荷の構成を柔軟に変更できる、強化学習用のシミュレーション環境を完成させた。これにより、高度な制御モデルの学習準備が整った。
- ・3種類の吊り荷と、X・Y方向の外乱条件への対応。
- ・SAC（Soft Actor-Critic）を用いた学習への即時移行が可能。
- ・次ステップである、制御モデルの学習と性能評価への基盤構築。
- ・Blenderを用いた、推論結果の視覚的な挙動確認。
Senior Engineer Insight
> 物理シミュレーションにおける外乱のモデル化と、報酬設計の具体性が高い。特にSuccess判定に時間的な継続性を持たせた点は、実機投入時のハンチングを防ぐ観点で実戦的である。ただし、角速度を0固定としている点は、高周波な外乱に対して制御が遅れるリスクがある。Sim-to-Realを見据え、観測値の拡充が必要だろう。