🦂 Escorpión Luchador: Simulación Robótica con IA

Este proyecto es un simulador de brazo robótico ("Escorpión Luchador") controlado por una Inteligencia Artificial entrenada mediante Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning).

La IA utiliza el algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization) para aprender a controlar cinemáticamente las articulaciones del brazo de forma continua y en tiempo real, con el objetivo de hacer que el "aguijón" alcance con precisión un objetivo dinámico en el espacio.

Además, incluye un dashboard interactivo de telemetría web construido con FastAPI, WebSockets y HTML5 Canvas (estilizado con Tailwind CSS) para visualizar la simulación, los torques aplicados y la evolución de los ángulos en vivo.

🚀 Tecnologías Utilizadas

• Python 3
• Stable-Baselines3 (Algoritmo PPO)
• Gymnasium (Entorno de simulación de aprendizaje por refuerzo)
• PyTorch (Motor de redes neuronales)
• FastAPI & Uvicorn (Servidor web asíncrono)
• WebSockets (Transmisión de telemetría en tiempo real)
• HTML5 Canvas & Tailwind CSS (Interfaz visual)

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🛠️ Instalación y Requisitos

1. Asegúrate de tener Python instalado en tu sistema.
2. Clona este repositorio y navega hasta esta carpeta.
3. Se recomienda crear un entorno virtual e instalar las dependencias desde el archivo requirements.txt:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

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⚙️ Cómo Entrenar y Ejecutar el Proyecto

Para correr este proyecto, sigue estos tres simples pasos desde tu terminal (en Windows):

1. Activar el Entorno Virtual

Antes de ejecutar cualquier script, asegúrate de activar el entorno virtual donde están instaladas las dependencias:

.venv\Scripts\Activate

2. Entrenar el Modelo de IA

Para que el escorpión aprenda a moverse, debes ejecutar el script de entrenamiento. Esto generará y guardará el modelo entrenado (scorpion_ppo_model.zip) en la carpeta models/.

python train_scorpion.py

(Nota: El entrenamiento puede tardar unos minutos dependiendo de la potencia de tu CPU/GPU).

3. Lanzar el Servidor y la Interfaz Visual

Una vez finalizado el entrenamiento, puedes iniciar el servidor web para ver al agente en acción.

python server_ui.py

Al ejecutar este comando, el servidor de telemetría arrancará. Abre tu navegador web y dirígete a http://127.0.0.1:8001/ para ver el Dashboard Robótico.

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💡 Solución de Problemas (Troubleshooting)

Si por alguna razón la aplicación se queda trabada o te marca que el puerto está en uso, puedes forzar el cierre del proceso ocupando el puerto en Windows abriendo PowerShell como Administrador y ejecutando:

Stop-Process -Id (Get-NetTCPConnection -LocalPort 8001).OwningProcess -Force

(Asegúrate de cambiar el 8001 por 8000 u otro si cambiaste el puerto predeterminado del servidor).