UR16e 로봇 Pick and Place 태스크 초기 프레임워크 구축 (ML-Agents 기반) 1. 개요 및 목적 본 프로젝트는 Unity ML-Agents를 활용하여 UR16e 로봇 팔의 강화 학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 Pick and Place(집어 옮기기) 태스크 수행을 위한 초기 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 했습니다. 이는 UR16e 로봇 관련 향후 개발 및 다양한 강화 학습 실험을 위한 견고하고 접근 가능한 기반(Solid Foundation)을 제공하기 위해 공식적으로 프로젝트를 초기화한 작업입니다. 2. 주요 기여 및 구현 내용 로봇의 강화 학습 프로세스를 관리하는 핵심 스크립트입니다. Pick and Place 태스크에 최적화된 상태 관측(State Observations), 행동 공간(Action Space), 보상 함수(Reward Function)를 정의했습니다. 훈련 및 추론을 위한 전용 Unity 씬입니다. UR16e 로봇 모델, 타겟 객체, 그리고 ML-Agents의 필수 컴포넌트들을 포함하여 학습 환경을 조성했습니다. 3. 기대 효과 UR16e 로봇을 이용한 강화 학습 프로젝트의 핵심 로직 및 환경을 초기 설정하여 후속 개발의 효율성을 높였습니다. 충분한 문서를 선제적으로 제공함으로써 커뮤니티 및 협업자들의 진입 장벽을 낮추고 프로젝트의 투명성을 확보했습니다. 4. 테스트 환경 Unity Editor: 6000.0.42f1 또는 호환 버전