[Robotique Webots] Implémentation du Q-Learning tabulaire & Façonnement de récompenses denses (#2)

📌 Points clés (TL;DR)

• Le problème : Des récompenses trop éparses (+1 à la cible, -1 en collision) provoquent une errance stérile du robot pendant des milliers d'épisodes.
• La solution : Façonnement de récompense dense par variation de distance géométrique ($\Delta d$) et pénalisation des rotations sur place.

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📌 Synthèse Exécutive (3–5 lignes)

1. La densité accélère l'apprentissage : Les gradients de distance continus divisent le temps d'entraînement par 10.
2. Exploration équilibrée : La décroissance d'epsilon garantit la découverte précoce puis la consolidation.
3. Convergence solide : Les valeurs Q se stabilisent dès 200 épisodes sans divergence.
4. Cap vers l'avant : La pénalité de rotation empêche le robot de tourner en boucle indéfiniment.