휴머노이드 로봇이 “걷는다”는 문제를 단순한 제어 규칙이 아닌 강화학습(RL) 문제로 정의하고, Isaac Lab과 rsl_rl(PPO)을 활용해 실제로 학습 가능한 로코모션 정책을 구현하는 방법을 학습합니다.
휴머노이드 로봇 제어의 뼈대가 되는 기술,
보행 제어(Locomotion)
사람처럼 자연스럽게 움직이는
휴머노이드 보행 제어 3가지 핵심은?
Boston Dynamic부터 SANTUARY AI까지
휴머노이드 보행 제어 기술 표준 조합이 되어 가고 있는 강화학습(PPO) X NVIDIA Isaac Sim
수강 대상
NVIDIA Isaac Sim을 활용하여 휴머노이드 보행(Locomotion) 시스템을 개발하고 싶은 로보틱스 엔지니어
모바일 로봇을 넘어 휴머노이드 환경에서 로봇 시스템의 이동 제어 방법을 학습하고 싶어하는 로보틱스 엔지니어
강화학습, 휴머노이드 보행 시스템을 연구하고 있는 학/석사생
Q & A
01 ㅣ 강의 핵심 포인트
02ㅣ 커리큘럼
Physical AI 환경에서 학습 기반의 휴머노이드
보행 제어를 위한 4가지 포인트 학습
Point 01
휴머노이드 Locomotion을 위한
강화학습 환경 구축
휴머노이드 로봇 보행을 단순 제어가 아닌 강화학습 관점에서
“학습 문제” 로 정의하여 사고하는 방법을 학습합니다.
핵심 개념
강화학습 환경에서 휴머노이드 Locomotion 구현을 위한 4가지 구성 요소 학습
학습 포인트
주요 실습 내용
Point 02
PPO로 휴머노이드
보행 정책 학습하기
로봇이 스스로 균형을 잡고 걷기까지의 학습 과정을 배웁니다.
핵심 개념 (1)
PPO가 휴머노이드 보행 제어 표준이 된 배경 학습
핵심 개념 (2)
PPO의 대표 2가지 특징으로 배우는 Locomotion 적합성 학습
PPO의 대표 2가지 특징으로 보행 정책의 변화 폭을 제한하며
안정적인 Locomotion을 구현하는 방법을 학습합니다.
핵심 개념 (3)
PPO로 휴머노이드 로봇 보행을 최적화시키기 위한 2가지 요소 학습
학습 포인트
주요 실습 내용
Point 03
전신(Whole-Body)
Locomotion 학습
휴머노이드 로봇의 상체와 하체를 유기적으로 연결하여 강화학습으로 보행하는 방법을 학습합니다.
학습 포인트
주요 실습 내용
Point 04
정적 보행에서
현실 환경으로 확장하기
평지 보행을 넘어 외란 및 다양한 지형 변화 속에서
휴머노이드 보행 제어 방법을 학습합니다.
핵심 개념 (1)
현실 환경에서의 Locomotion 이해
현실 환경에서 외란 상황 시 충분히 발생할 수 있는 마찰 계수의 변화, 질량 오차 등 불확실성을 정의하고
로봇의 정책으로 균형을 복원하는 방법과 랜덤한 환경에서 정책 일반화 성능을 높이는 방법을 학습합니다.
핵심 개념 (2)
합성 데이터 생성
Isaac Lab으로 수천 대의 로봇으로부터 동시에 데이터를 수집하여 Sim-to-Real 간극을 매우기 위해
Auto-Labeling 기법을 활용하여 정책의 일반화 성능을 극대화하는 방법을 학습합니다.
핵심 개념 (3)
Sim-to-Real을 고려한 학습 설계
Isaac Sim에서 학습된 행동 정책이 실제 로봇에 적용하는 과정에서 발생하는 물리적 오차, 센서 불확실성 등
문제점과 하나의 정책이 평지, 불균일 지형 등 다양한 환경에서 동일하게 동작할 수 있는 ‘행동 생성 규칙’ 을 학습합니다.
학습 포인트
주요 실습 내용
Point 04
강화학습과 NVIDIA Isaac Sim 기반
휴머노이드 보행 제어를 직접 알려주실 강사님을 소개합니다.
패키지 상품
자율주행을 위한 기술부터 휴머노이드 보행 제어까지!
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커리큘럼
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