[Webots Robotik] Autonome Q-Learning-Navigation: 648-Zustände-Diskretisierung & Socket-Architektur (#1)
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📌 Kernaussagen (TL;DR)
- Herausforderung: Kontinuierliche Sensordaten (Distanz und Kurswinkel) führen bei tabellarischem Q-Learning zu einer Zustandsexplosion; synchrone IPC mit dem Webots-Simulator erfordert minimale Latenzen.
- Lösung: Reduktion auf 648 diskrete Zustände über 3 Distanzsektoren und 4 Orientierungsbereiche sowie ein robuster TCP-Socket-Server in Python.