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🚀 2D Custom Lunar Lander v2 — Pure Python Brain (86.0% Landing Rate)

💡 86.0% 착지 성공률 달성! 외부 물리 엔진 없이 **단 47줄의 순수 파이썬(Pure Python)**과 Gymnasium 규격으로 바닥부터 직접 제작한 경량 착지 시뮬레이터 및 DQN 인공지능 두뇌 모델입니다.

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🎥 비행 및 착지 시연 (Demo)

💡 좌우 보조 추진기와 중앙 주 엔진을 정밀하게 제어하여 착지대 중앙(X=0, Y=0)에 수직으로 사뿐히 안착합니다.

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📊 성능 평가 결과 (50 Episodes Evaluation)

미학습 시드(Seed 5000 ~ 5049) 50판 연속 평가 실측 데이터입니다.

평가 항목	실측 결과	비고
완벽 착지 성공률	86.0% (43 / 50판) 🏆	착지대 중앙 안전 영역 안착
추락 (Crash)	7판 (14.0%)	허용 속도/각도 초과 접촉
장외 이탈 (Out of Bounds)	0판 (0.0%)	100% 비행 영역 내 유지
시간 초과 (Timeout)	0판 (0.0%)	400스텝 이내 신속한 착지
에피소드 평균 보상	+69.8점	연료 절감 및 안정적 착지 달성

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🛠️ 환경 및 알고리즘 사양

• 시뮬레이터 환경 (custom_lander_env.py):
  • 단 47줄의 가벼운 순수 파이썬 코드로 구현된 2D 우주선 물리 엔진
  • 상태 공간 (6차원): $[x/5, y/10, v_x/2, v_y/2, \theta, \omega/2]$
  • 행동 공간 (4차원):
    • 0: 엔진 끄기 (관성 하강)
    • 1: 좌측 보조 추진기 (우회전 토크)
    • 2: 중앙 주 추진기 (상승 추력)
    • 3: 우측 보조 추진기 (좌회전 토크)
• 신경망 구조 (DQN):
  • 입력층(6) $\to$ Linear(128) $\to$ ReLU $\to$ Linear(128) $\to$ ReLU $\to$ 출력층(4)
  • 총 훈련 스텝: 250,000 스텝

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💻 빠른 시작 및 실행 방법 (Quick Start)

1. 필수 라이브러리 설치

pip install gymnasium torch numpy

2. 착지선 50판 평가 실행

저장소를 내려받은 후 아래 명령어로 86% 성능을 즉시 재현할 수 있습니다:

python run_demo.py custom_lander_brain.pt

3. 파이썬 코드에서 모델 불러오기

import torch
from custom_lander_env import 착지
from run_demo import create_model

# 1. 128 은닉 노드 Q-Network 로드
model = create_model(state_dim=6, action_dim=4, hidden_dim=128)
model.load_state_dict(torch.load('custom_lander_brain.pt', map_location='cpu'))
model.eval()

# 2. 순수 파이썬 착지 환경 초기화
env = 착지()
obs, _ = env.reset(seed=42)

done = False
while not done:
    with torch.no_grad():
        action = int(model(torch.from_numpy(obs)).argmax())
    obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
    done = terminated or truncated

print(f"착지 결과: {info['결과']}")

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📂 파일 구조

• custom_lander_brain.pt: 86% 착지 성공 DQN 가중치 (74KB)
• custom_lander_env.py: 47줄 경량 2D 순수 파이썬 착지 시뮬레이터 환경
• run_demo.py: 50판 시뮬레이션 평가 및 재현 스크립트
• lander_demo2.mp4: 2D 착지선 시연 비디오 (20KB)
• README.md: 모델 카드 및 성능 리포트