시뮬레이션에서는 걷는데 실물에서는 넘어진다? — 실물과 같은 입력으로 다시 시험해 보니
시뮬레이션에서 잘 걷던 K1 걷기 정책을, 실물 로봇과 같은 입력 조건으로 바꿔 다시 시험했습니다. 걷기 시작 뒤 약 1초 만에 넘어졌습니다. 로봇 몸의 관성 센서가 재지 못하는 값 하나가 원인이었습니다. 모두 시뮬레이션 기준입니다.
읽어보기 →이 페이지는 에스브이로보틱스가 휴머노이드·피지컬 AI·시뮬레이션을 다룬 글을 모은 블로그입니다. 학교·연구실·시설의 로봇 도입을 검토하는 담당자를 위한 글입니다.
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제조사 소개서에는 없는 내용을 답해 드리고자 합니다. 설치에서 막히는 지점, 수업에서 실제로 쓰는 방법, 도입 후에 달라지는 것을 현장에서 확인한 대로 적었습니다. 많은 도움이 되시길 바랍니다.
처음이신가요? 피지컬 AI 시작하기개념부터 직접 해 보기까지, 읽는 순서대로 모았습니다
실물과 같은 입력으로 다시 배운 걷기 — 세 번 학습 모두 넘어지지 않았지만, 멈추기는 아직
실물 로봇이 잴 수 없는 값 하나를 걷기 정책의 입력에서 빼고 다시 학습했습니다. 시작 번호를 바꾼 세 번의 학습 모두 10초를 넘어지지 않고 걸었습니다. 다만 멈추라는 명령 뒤 미끄러지는 거리는 학습마다 크게 달라, 멈추기는 아직 다듬는 중입니다. 모두 시뮬레이션 기준입니다.
읽어보기 →가상 로봇 수천 대가 11번 배운 다가가기 — 네 번은 점수표의 빈틈으로 무너졌다
교육용 AMR로봇암이 블록까지 다가가는 한 단계만 강화학습으로 가르쳤습니다. 11번 학습시켜 네 번은 "가만히 서 있기" 같은 보상 허점으로 무너졌고, 학습 점수가 좋아 보였던 한 번은 실제로는 한 번도 도착하지 못했습니다. 마지막 정책은 가상 환경 200번 중 199번 도착했지만 목표 시간에는 미치지 못했습니다.
읽어보기 →로봇 강화학습을 시작하기 전에 — Isaac Sim·Isaac Lab·MuJoCo 받는 곳과 설치 순서
로봇이 스스로 걷는 법을 배우게 하려면 시뮬레이터부터 깔아야 합니다. Omniverse·Isaac Sim·Isaac Lab·MuJoCo가 각각 무엇인지, 공식 내려받기 주소와 저희가 쓴 버전, 공식 사양과 저희 PC 사양, 설치 순서와 확인 방법, 저희가 실제로 막혔던 곳을 한 글에 모았습니다.
읽어보기 →가상 K1에게 박물관 안내를 맡겨 보았습니다 — 배운 걸음으로 코스를 돌고, 한 번 잘 나온 숫자는 믿지 않기
강화학습으로 배운 Booster K1의 걸음을 박물관 안내 시뮬레이션에 붙였습니다. 표식을 보고 전시물 앞까지 걸어가 해설하는 코스를 학습 시작 번호(시드)를 바꾼 세 걸음으로 각각 돌려 모두 출구까지 도착했고, 넘어짐은 없었습니다. 다만 모두 시뮬레이션이고, 걸음이 충분히 좋은지는 학습 시작 번호(시드)를 바꿔 여러 번 학습한 평균과 가장 나쁜 값으로 따로 판정합니다.
읽어보기 →팔을 흔들면 왜 더 잘 걷나요? — K1 걷기학습 V5
V4까지는 팔에 "가만히 있으라"는 벌점만 있었고, 걸을 때 팔이 옆으로 설렁거렸습니다. 다리 걸음 박자에 맞춰 팔을 앞뒤로 흔들면 점수를 주는 보상을 더한 V5는 동작 급변과 몸통 흔들림이 조금 줄었습니다. 속도를 0.7m/s로 올린 결과와 검증하지 못한 부분까지 그대로 적었습니다.
읽어보기 →강화학습이 뭐길래 로봇이 스스로 걷는 법을 배우나요?
로봇에게 "이렇게 걸어라"를 하나하나 가르치지 않아도, 시도해 보고 점수를 매기는 것만으로 걷는 법을 스스로 찾아내는 방법이 있습니다. 강화학습을 쉬운 비유로 설명하고, 저희가 실제로 K1 로봇에 적용한 결과로 이어집니다.
읽어보기 →Isaac Lab에서 배운 걸음, MuJoCo에서도 걸을까요?
Isaac Lab에서 학습한 Booster K1 걷기 정책을 MuJoCo로 옮겨 보니, 앞으로 걷기와 회전은 그대로 됐고 옆걸음에서 넘어졌습니다. 무작위화 학습(v2)으로 넘어짐은 없앴지만 몸이 195° 돌아갔고, 걸음 모양 점수를 더한 v4에서 방향 틀어짐이 -11.6°로 줄었습니다. 옮기는 방법과 결과를 그대로 적었습니다.
읽어보기 →Isaac Lab 윈도우 설치 오류 5가지와 해결법
Isaac Sim 5.1.0과 Isaac Lab 2.3.2를 윈도우에서 공식 설치 명령 그대로 깔아 보니 다섯 곳에서 멈췄습니다. pkg_resources 오류, 학습 시작 직후 access violation, URDF 확장 2.4.31을 못 찾는 오류까지, 오류 문구와 해결 명령을 그대로 적었습니다.
읽어보기 →휴머노이드 걷기 AI 수업, PC 한 대로 할 수 있나요?
됩니다. GPU 한 장이 달린 PC에서 Booster K1 걷기를 32분 학습해 넘어지지 않는 걸음을, 걸음 모양까지 고친 v4는 1시간 40분 학습해 사람다운 걸음을 얻었습니다. 필요한 PC 사양, 쓴 도구, 다른 시뮬레이터로 확인한 결과와 한계를 정리했습니다.
읽어보기 →Booster K1 걷기 학습, Isaac Lab으로 32분 걸렸습니다
GPU 한 장으로 K1 4,096대를 동시에 돌려 32분 만에 넘어지지 않는 걸음이 나왔습니다. 그런데 1초에 발을 15.2번 딛는 종종걸음이었습니다. 걸음 모양 점수를 넣어 다시 학습한 v4는 1초 3.6걸음으로 걸었습니다. 설치하며 막힌 곳과 아직 확인하지 않은 한계까지 그대로 적었습니다.
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