docs: fix lint

Author: shima004

docs/source/hands-on/clustering.md

@@ -1,20 +1,18 @@
 # クラスタリングモジュール
 
-
 ## クラスタリングモジュールの目的
 
 複数のエージェントを動かす場合は、それらのエージェントにどのように協調させるかが重要になります。RRSでは多くのチームが、エージェントに各々の担当地域を持たせ役割分担をおこなう協調を取り入れています(他の手段による協調も取り入れています)。担当地域を割り振るためには、地図上のオブジェクトをいくつかのグループに分ける必要があります。このようなグループ分けをしてそれらを管理する場合には、クラスタリングモジュールと呼ばれるモジュールを用います。
 
-本資料では、多くの世界大会参加チームが使用しているアルゴリズムを用いたクラスタリングモジュールの実装をおこないます。 
+本資料では、多くの世界大会参加チームが使用しているアルゴリズムを用いたクラスタリングモジュールの実装をおこないます。
 
 ## 開発するクラスタリングモジュールの概要
 
 本資料で開発するモジュールは下の画像のように、
 
-1. k-means++アルゴリズムによって地図上のオブジェクトをエージェント数分の区画に分けます。 
+1. k-means++アルゴリズムによって地図上のオブジェクトをエージェント数分の区画に分けます。
 1. Hungarianアルゴリズムによってそれらの区画とエージェントを (間の距離の総和が最も小さくなるように)1対1で結びつけます。
 
-
 ![クラスタリングの画像](./../images/clustering_image.jpg)
 
 ## クラスタリングモジュールの実装
@@ -23,7 +21,7 @@
 以降の作業では、カレントディレクトリがプロジェクトのルートディレクトリであることを前提としています。
 ```
 
-まず、クラスタリングモジュールを記述するためのファイルを作成します。 
+まず、クラスタリングモジュールを記述するためのファイルを作成します。
 
 ```bash
 mkdir -p src/<your_team_name>/module/algorithm
@@ -299,5 +297,3 @@ SampleSearch:
 SampleHumanDetector:
   Clustering: src.test-agent.module.algorithm.k_means_pp_clustering.KMeansPPClustering
 ```
-
-

docs/source/tutorial/agent/agent_control.md

@@ -1,7 +1,8 @@
 # エージェントの制御
+
 このセクションでは、エージェントの制御用のプログラムを作成する方法について説明します。
 
-## エージェントの制御
+## エージェントの制御について
 
 RRSの災害救助エージェントは3種類あり、種類毎にそれぞれ異なるプログラムを書く必要があります。しかし、初めから全てのプログラムを書くことは困難です。ここではまず初めに、消防隊エージェントを操作するプログラムの一部を書いてみましょう．
 
@@ -88,11 +89,12 @@ class FireBrigadeHumanDetector(HumanDetector):
         return self._result
 ```
 
-## モジュールの登錍
+## モジュールの登録
 
 次に、作成したモジュールを登録します．
 
 `WORKING_DIR/<your_team_name>/config/module.yaml` ファイルを開き，以下の部分を
+
 ```yaml
 DefaultTacticsFireBrigade:
   HumanDetector: src.<your_team_name>.module.complex.sample_human_detector.SampleHumanDetector
@@ -126,7 +128,6 @@ python main.py
 
 このフローチャート中の各処理を，次小節で紹介する各クラス・メソッド等で置き換えたものを，`fire_brigade_human_detector.py` に記述していくことで，救助対象選択プログラムを完成させます．
 
-
 ## `Human Detector` モジュールの実装で使用するクラス・メソッド
 
 ### WorldInfo
@@ -146,6 +147,7 @@ python main.py
 `EntityID` クラスは，全てのエージェント/オブジェクトを一意に識別するためのID(識別子)を表すクラスです． RRSではエージェントとオブジェクトをまとめて，エンティティと呼んでいます．
 
 - 自分自身のエンティティIDを取得する
+
 ```python
 self._agent_info.get_entity_id()
 ```
@@ -155,11 +157,13 @@ self._agent_info.get_entity_id()
 `Entity` クラスは，エンティティの基底クラスです． このクラスは，エンティティの基本情報を保持します．
 
 - エンティティIDからエンティティを取得する
+
 ```python
 self._world_info.get_entity(entity_id)
 ```
 
 - 同じクラスのエンティティを全て取得する
+
 ```python
 self._world_info.get_entities_by_type([Building, Road])
 ```
@@ -169,18 +173,21 @@ self._world_info.get_entities_by_type([Building, Road])
 `Civilian` クラスは，市民を表すクラスです．このクラスからは，エージェントの位置や負傷の進行状況を取得することができます．
 
 - `entity` が市民であるかどうかを判定する
+
 ```python
 isinstance(entity, Civilian)
 ```
 
 - 市民が生きているかどうかを判定する
+
 ```python
 hp: Optional[int] = entity.get_hp()
 if hp is None or hp <= 0:
     return False
 ```
 
 - 市民が埋まっているかどうかを判定する
+
 ```python
 buriedness: Optional[int] = entity.get_buriedness()
 if buriedness is None or buriedness <= 0:
@@ -195,7 +202,6 @@ RRS上のエンティティは下図のように Entity を継承したクラス
 
 ![エンティティの継承関係](./../../images/entity.png)
 
-
 ## `Human Detector` モジュールの実装
 
 `Human Detector` モジュールの実装を行います．

docs/source/tutorial/environment/environment.md

@@ -20,6 +20,7 @@ git clone https://github.com/roborescue/rcrs-server.git
 cd rcrs-server
 ./gradlew completeBuild
 ```
+
 ビルドした際に以下のようなメッセージが表示されたら成功です。
 
 ```bash

docs/source/tutorial/install/install.md

@@ -2,7 +2,6 @@
 
 このセクションでは、パッケージのインストール方法について説明します。
 
-
 ## 前提条件
 
 インストールする前に、以下の前提条件を確認してください：