기록 메모. 이 글은 개별 실험을 시작하기 전에, 왜 휴머노이드 로보틱스라는 긴 프로젝트를 하나의 워크스페이스로 묶어야 하는지 정리한 출발점이다. 당장의 결과보다 논문·시뮬레이션·학습이 이어지는 과정을 남기는 쪽을 선택했다.
휴머노이드 로봇을 연구한다는 말은 멋있지만, 실제로는 어디서부터 시작해야 할까? 논문을 읽고 로봇을 시뮬레이터에서 움직여 보고, 데이터를 만들고, 정책을 학습시키는 일은 각각 다른 작업처럼 보인다. 나는 이들을 독립된 과제로 쪼개기보다 하나의 긴 흐름으로 다뤄야 한다고 판단했다. 이 글은 그 판단에서 Life of Mechanic을 시작한 이유를 남긴다.
한 번의 데모보다 이어지는 질문이 필요했다
처음에는 눈앞의 작은 과제를 하나씩 해결하는 방식이 가장 현실적으로 보였다. 하지만 시뮬레이션에서 얻은 문제는 논문으로 돌아가야 풀릴 때가 있고, 논문에서 찾은 생각은 다시 환경과 학습 조건으로 옮겨야 의미가 생긴다. 한 번 보기 좋은 결과를 만드는 데만 집중하면, 그 결과가 어떤 질문에서 나왔는지가 쉽게 사라진다. 그래서 결과물보다 질문이 다음 단계로 넘어가는 구조를 먼저 만들기로 했다.
휴머노이드는 여러 층의 문제가 겹친다
휴머노이드 로봇은 사람처럼 두 발과 몸통, 팔을 함께 쓰는 로봇이다. 이 로봇이 움직이게 하려면 물리 법칙을 계산하는 시뮬레이션, 행동을 고르는 정책, 그 정책을 평가하는 기준이 함께 필요하다. 어느 하나만 잘 정리해도 전체가 완성되지는 않기에, 논문 이해에서 시뮬레이션 구성, 데이터와 정책 학습, 평가까지를 한 흐름으로 두었다. 복잡해서 모두를 한 번에 해결하려는 것이 아니라, 지금 막힌 곳이 다음에 어디로 연결되는지를 잃지 않기 위해서였다.
현실 로봇보다 먼저 컴퓨터 안에서 질문했다
처음부터 실제 로봇에서 답을 찾는 선택지는 위험과 비용이 컸다. 넘어짐이나 잘못된 제어가 곧바로 장비 문제로 이어질 수 있고, 같은 조건을 다시 만들기도 어렵다. 그래서 NVIDIA Omniverse 기반의 Isaac Sim과 Isaac Lab처럼 컴퓨터 안에서 로봇과 물리를 재현하는 환경을 먼저 기준으로 삼았다. 시뮬레이션은 현실을 완전히 대신하지 못하지만, 무엇을 확인해야 하는지 반복해서 묻기에는 더 안전한 출발점이었다.
‘Lab’은 큰 연구실이 아니라 작업 방식의 이름이다
이름에 Lab을 붙인 이유는 거창한 연구실을 선언하기 위해서가 아니다. 읽은 논문, 만든 환경, 바꾼 코드, 나온 결과가 서로 떨어진 파일로 끝나지 않게 하려는 약속에 가깝다. 그래서 이 블로그에도 완성된 결과만 올리기보다, 어떤 선택지 앞에서 무엇을 골랐는지와 왜 그 판단을 바꿨는지를 함께 남기려 한다. 막힌 기록까지 남겨야 다음에 같은 질문을 만났을 때 더 나은 출발점을 가질 수 있다고 생각했다.
출발점에서 정한 한 가지 기준
이 프로젝트는 ‘로봇을 움직이게 했다’는 한 문장으로 끝나지 않는다. 논문을 이해한 내용이 어떤 환경으로 옮겨졌고, 그 환경에서 어떤 조건으로 확인됐는지까지 따라갈 수 있어야 한다. 오늘의 결론은 간단하다. 휴머노이드 로보틱스는 한 번의 답을 찾는 일이 아니라, 답을 검토할 수 있는 흐름을 만드는 일이다.
다음에는 이 흐름을 실제로 담기 위해 왜 별도의 워크스페이스 구조가 필요했는지 적어 보려 한다.