흰 로봇에 색 입히기, 6번 실패하고 7번째에 — 화면 대신 코드로 되읽어야 했던 이유
Isaac Sim으로 불러온 교육용 AMR로봇암이 온통 흰색이라 부위별 색을 입히려 했습니다. 재질을 만들어 연결해도 6번 동안 그대로 흰색이었고, 원인은 조명도 재질 종류도 아닌 "재질이 걸린 위치"였습니다. 같은 증상 뒤에 다른 원인을 하나씩 지운 기록입니다.
읽어보기 →이 페이지는 에스브이로보틱스가 휴머노이드·피지컬 AI·시뮬레이션을 다룬 글을 모은 블로그입니다. 학교·연구실·시설의 로봇 도입을 검토하는 담당자를 위한 글입니다.
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.
Isaac Sim으로 불러온 교육용 AMR로봇암이 온통 흰색이라 부위별 색을 입히려 했습니다. 재질을 만들어 연결해도 6번 동안 그대로 흰색이었고, 원인은 조명도 재질 종류도 아닌 "재질이 걸린 위치"였습니다. 같은 증상 뒤에 다른 원인을 하나씩 지운 기록입니다.
읽어보기 →교육용 AMR로봇암이 블록 앞에 바로 서는 법을, 물리 엔진 없이 간단한 계산 환경에서 짧은 시간에 배웠습니다. 학습에 쓰지 않은 100가지 조건에서 100번 모두 성공했지만, 그 100%가 무엇을 뜻하는지부터 따졌습니다. 3D 물리 엔진으로 옮기자 한 번은 로봇이 날아갔고, 고친 뒤에야 한 조건에서 성공했습니다.
읽어보기 →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 세계에 세운 교육용 AMR로봇암에 라이다와 IMU를 달았습니다. 사방에 벽을 세워 라이다 점이 벽에 붙는지로 확인했고, 스캔 방향을 반대로 읽으면 42.8%만 맞는다는 것을 알았습니다. IMU는 만드는 순서 하나로 값이 0에 머물렀습니다. 실제 사양을 구하지 못한 라이다를 어떻게 다뤘는지도 적었습니다.
읽어보기 →강화학습을 시작하기 전에 가상 로봇이 연습할 세상부터 만들었습니다. 장애물을 매번 다른 자리에 놓는 연습장, 수천 개의 라이다 점을 몇십 개 숫자로 줄이는 관찰값, 팔을 굽혀 카메라가 바닥을 보게 하는 자세까지. 학습은 아직 하지 않았고, 연습장이 고장 없이 돌아가는지부터 점검한 기록입니다.
읽어보기 →교육용 AMR로봇암의 팔에 3cm 큐브 집기를 강화학습으로 가르치다가, 점수만 오르고 큐브는 들리지 않는 보상 허점을 두 번 만났습니다. 보상을 고치자 계산용 연습 환경에서는 100번 중 98번 통과했지만, 접촉까지 계산하는 물리 시뮬레이션에서는 4번 모두 큐브를 들지 못했습니다. 그 과정을 그대로 적었습니다.
읽어보기 →교육용 AMR로봇암을 Isaac Sim 가상 세계에 올리고 중력을 켜자 1초 안에 튕겨 나갔습니다. 의심 가는 설정을 하나씩 꺼 보며 원인을 지웠고, 부품 합치기와 관성 자동 계산 두 설정을 함께 켜자 50초 동안 제자리에 서 있었습니다. 그리퍼가 계산을 깨뜨린 일과 아직 풀지 못한 문제까지 적었습니다.
읽어보기 →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 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 →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.
읽어보기 →Gazebo, Isaac Sim, MuJoCo, Webots. 이름은 많이 들어보셨을 텐데 뭐가 다른지 헷갈리시죠. 성격만 잡아드릴게요.
읽어보기 →아니요, 됩니다. Isaac Sim이 알아서 바꿔서 쓰거든요. 실제 학습 코드가 어떻게 생겼는지 보여드릴게요.
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