한 정책의 지형 학습은 난도 조절부터

지형을 섞어 학습하되, Pupper 크기에 맞춰 난도를 조절해야 합니다.

• 문헌의 기본 구성은 한 정책·개체별 난도 조절·학습용 추가 지형 정보입니다.
• 학습용 평가망의 지형 정보와 실행 정책이 실제로 보는 센서 입력은 구분해야 합니다.
• 우리 80 mm 디딤면은 몸체에 비해 짧아, 대형 로봇의 계단 기록과 직접 비교하기 어렵습니다.

같은 크기·짧은 디딤판의 직접 비교 사례와 실물 검증이 없습니다.