뭉클 피지컬 AI - 장애인 보조 로봇 팔 강화학습 모델
개요
장애인 보조를 목적으로 MuJoCo 시뮬레이션 환경에서 Fetch 로봇 팔을 학습시킨 강화학습 모델입니다.
3단계 커리큘럼 학습 (Reach -> Push -> PickAndPlace)으로 구성되며, PPO와 HER+DDPG 두 알고리즘을 적용했습니다.
학습 결과
| 단계 | 알고리즘 | 초기 보상 | 최종 보상 | 개선율 |
|---|---|---|---|---|
| Phase 1 (Reach) | PPO | -8.29 | -1.08 | +87.0% |
| Phase 2 (Push) | PPO | -8.94 | -8.43 | +5.7% |
| Phase 3 (PickAndPlace) | PPO | -12.37 | -10.87 | +12.1% |
| Phase 2 (Push) | HER+DDPG | -7.90 | -8.74 | -10.6% |
| Phase 3 (PickAndPlace) | HER+DDPG | -11.12 | -12.82 | -15.3% |
모델 파일
| 파일 | 알고리즘 | 크기 |
|---|---|---|
| phase1_reach_ppo.zip | PPO | 162K |
| phase2_push_ppo.zip | PPO | 185K |
| phase3_pickandplace_ppo.zip | PPO | 185K |
| phase2_push_her.zip | HER+DDPG | 4.2M |
| phase3_pickandplace_her.zip | HER+DDPG | 4.2M |
재현 방법
pip install torch stable-baselines3 gymnasium gymnasium-robotics mujoco
MUJOCO_GL=disabled python3 fetch_train_her.py
기술 스택
- Python 3.13, PyTorch 2.13 (CPU)
- MuJoCo 3.12, Gymnasium 1.3, Stable Baselines3 2.9
- 전체 0원, CPU만으로 학습 완료
라이선스
MIT License
연구 기관
(주)블루바이오 (예비사회적기업) 광주광역시 서구 동천동
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