[Webots 机器人] 克服 12 面墙体障碍与 Local Minima 陷阱：多随机种子 Headless 仿真 (#3)
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📌 核心要点 (TL;DR)
- 问题 (Problem)：当目标位于墙体正后方时，由于距离增量奖励 (+0.1 × Δdist) 固有的贪婪特性，机器人无法主动绕开障碍，而是反复正面撞墙，深陷严重的局部最优 (Local Minima) 死锁。
- 解决方案 (Solution)：将 3 方向超声波摇头扫描（前/左/右）状态感知与长远视界贝尔曼最优价值反向传播 (γ = 0.99) 相结合，并构建基于 PowerShell 的 Webots Headless 无渲染加速流水线 (
headless_run.ps1)，对种子 0、1、2 进行自动化重复实验。- 实验结果 (Result)：在 12 面墙体障碍环境下，智能体成功习得稳健的侧向绕行策略 (Detour Policy)，训练 600 个回合后目标到达成功率稳定维持在 90% 以上。