시뮬레이터에서 잘 움직인 로봇을 왜 바로 믿지 않을까
시뮬레이터에서 로봇이 넘어지지 않고 움직이면, 이제 실제 로봇에도 같은 명령을 보내도 될까요? 처음에는 가상 환경에서 동작을 만들면 현실로 옮기는 일은 […]
디지털 트윈
디지털 트윈은 로봇의 복사본이 아니라, 틀린 가정을 찾는 도구다
실제 로봇을 가상 공간에 그대로 옮겨 놓으면 문제가 줄어들까요. 처음에는 디지털 트윈을 ‘현실과 똑같은 로봇 복사본’처럼 생각했습니다. 그러나 로봇의 몸과
시뮬레이터의 상태는 센서가 아니다: G1의 state estimation과 actor observation 경계
G1 actor의 observation 73개를 실물 센서 목록으로 바꿔 적다가 첫 줄에서 막혔습니다. 정책은 20ms마다 body frame의 base linear velocity 3개를
Sim-to-real은 무엇을 맞추는가 — G1 시뮬레이션이 현실이 되기 전 필요한 검증
G1의 자체 변환 USD와 자체 actuator 설정을 사용했을 때 zero policy는 평균 약 2.68초 뒤 무너졌습니다. 정책 action을 모두 0으로
URDF와 USD는 무엇이 다른가: 같은 G1이 시뮬레이터에서 다르게 움직이는 이유
G1에 아무 행동도 주지 않은 zero-policy 검사에서, 양쪽 발목 토크는 시작 후 0.02초 만에 한계에 도달했습니다. 몸의 무게중심이나 ZMP가 지지