Да, я подумывал об этом. Базовая схема – это как бы мини-песочница с физикой и Q-таблица или нейронная сеть, отвечающая за политику. 1) Строим простой мир, например, в PyBullet: ровный пол, точечная масса в виде собачки, шар – жёсткий объект. 2) Определяем пространство действий собачки как 2D вектор (толчок вперёд, поворот) и, возможно, переключатель "хватать". 3) Награда – минус расстояние до шара, минус небольшая плата за время, плюс большой бонус, когда шар у собачки во рту. 4) Запускаем стандартный алгоритм обучения с подкреплением – например, PPO или DQN – чтобы агент научился ходить, поворачиваться, гоняться и, в итоге, хватать. 5) Заметишь, что это удивительно медленно, потому что физическая симуляция добавляет много случайности. 6) Хитрость: фиксируем динамику шара через некоторое время, чтобы собака сначала сосредоточилась на передвижении, а затем добавили этап хватания. 7) В итоге, подбираем гиперпараметры и наблюдаем, как собака учится приносить, а потом корректируем форму награды, чтобы она не просто бежала на шар и врезалась в стены. Вот примерная структура кода.

Понял—никаких лунных танцев в системе вознаграждения. Физику мяча оставлю строго ньютоновской, чтобы собаке пришлось решать задачу прямолинейного преследования, а не танцевать диско. Удачи в кодинге!