【要約】吊り荷Yaw制御システムの開発 #02-2：強化学習による制御モデルを学習する [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
開発者は、吊り荷の形状や外乱条件の変化に対応できる制御モデルを構築する必要がある。環境の変化が制御の安定性を損なうため、以下の課題が存在する。
- ・吊り荷の形状（H鋼、平板、トラス）による慣性や特性の違い。
- ・風向きや強さといった外乱条件による制御の不安定化。
- ・学習の進行に伴い、一度成功した性能が低下する現象の発生。
// Approach
開発チームは、連続的なアクション空間に対応可能なSACアルゴリズムを採用し、環境ごとに最適化されたモデルを学習させた。具体的な手法は以下の通りである。
- ・SAC（Soft Actor-Critic）を用いた強化学習の実施。
- ・吊り荷と外乱の組み合わせに基づく計9モデルの個別学習。
- ・10,000 stepごとの定期評価による、成功率とYaw角誤差に基づいたBest Actorの選定。
- ・PyBulletによる物理計算とBlenderによる可視化の分離。
// Result
学習の結果、全9条件において目標Yaw角90°への到達を達成した。これにより、多様な条件下での制御可能性が定量的に示された。
- ・H鋼は約9秒、トラスは約18〜30秒で目標角へ到達。
- ・外乱条件下でも、目標角付近での安定した維持（低いMAE/SD）を確認。
- ・定期評価に基づいたモデル保存が、性能維持に有効であることを実証。
Senior Engineer Insight
> 物理シミュレーションを用いた強化学習の定石を押さえた構成である。特に、学習中の性能の揺らぎを考慮し、最終ステップではなく「定期評価によるBest Actorの保存」を実装している点は、実戦的な知見と言える。一方で、条件ごとにモデルを個別に学習させる手法は、環境のバリエーションが増大した際にスケーラビリティの課題となる。実運用を見据えるならば、ドメインランダム化等を用いた、より汎用的な単一モデルの構築への昇華が求められる。