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2025-03-01~2025-09-01까지의 진행사항 요약

teramiku39 2025. 9. 24. 18:11

# 핵심 요약 

Ubuntu 22.04 부팅, Isaac Sim 4.5.0, Lab 2.1.0 설치, 데이비드 실버 RL 강의 듣기  

 

Ubuntu Terminal 환경 적응, 로보틱스/AI 조사용 에세이 작성 

 

Isaac Sim gui, script 튜토리얼 진행, 이륜 로봇 모델 제작, Isaac Lab 튜토리얼 진행

 

그래픽 카드 교체 후 Pytorch 호환성 문제 해결, Isaac Sim 5.0, Isaac Lab branch 빌드

 

이륜 로봇 목표 지점 유도 제어

 

Ubuntu 24.04 듀얼부팅, 카메라, 라이다 센서 부착 시도, ROS 2 설치 

 

Windows 듀얼부팅, 문서 작성, Github repository 생성

 

 

 

# 2025년 3월 

Ubuntu 22.04 부팅, Isaac Sim 4.5.0, Lab 2.1.0 설치, 데이비드 실버 RL 강의 듣기  

 

   - 빠른 적응을 위해 듀얼부팅 없이 윈도우 11에서 우분투로 OS 교체 결정. isaac lab stable과 호환되는 22.04 LTS 설치

   - 윈도우에 있던 자료는 하드 드라이브에 백업

   - Gnome 환경 윈도우와 유사하게 구성, GUI 신뢰성이 떨어져서 터미널로 작업

     (모르는 명령어는 함부로 치지 않기!!!)

   

   - 문서 보고 아이작 심 빌드 https://github.com/isaac-sim/IsaacSim (pip 패키지로 설치하면 더 효율적)

   - 아이작 랩 빌드 https://github.com/isaac-sim/IsaacLab

   - 각각을 빌드했을때는 프로젝트 디렉토리를 isaaclab.sh에서 수동으로 연결해야 함 

   - 설치 테스트 코드

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0 --headless 

 

   - 데이비드 실버 RL course 듣기

  https://www.youtube.com/watch?v=2pWv7GOvuf0&list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ

   - MDP, Model-Free, Value Function, Policy gradient 학습 

   - 이해 안되는 개념(대부분 수식)은 gemini에게 물어보며 진행 

 

# 2025년 4월 ~ 6월

Ubuntu Terminal 환경 적응, 로보틱스/AI 조사용 에세이 작성 

 

   - 1학기 진행중 산발적으로 터져 나오는 Ubuntu 에러, 문제 해결.

      (Windows와 다르게 사용자가 직접 터미널로 수정해야 하는 부분이 많음.)

   - Windows에서만 실행되는 프로그램들 대체재 찾기. --> github에 있는 프로젝트들 찾은 후 설치/빌드해서 사용

 

   - 최근 로보틱스 업계 동향 자투리 시간에 검색

   => 국내에서는 4족(quadrupedal), 바퀴 로봇 많이 사용, 이동 플랫폼과 팔/손 만드는 업체가 다른 경우 많음   

   - 전문학술영어 시간에 주제를 로봇 강화학습 제어로 선정해서 개념 복습 겸 과거 논문들 훑어보고 분석글 작성후 발표

   => PILCO, SAC 등이 있지만 아직은 PPO가 주류 

Evaluating The efficiency of Reinforcement Learning in Robotic control systems-1.pdf
0.06MB

 

# 2025년 7월 초 ~ 7월 2주차

Isaac Sim gui, script 튜토리얼 진행, 이륜 로봇 모델 제작, Isaac Lab 튜토리얼 진행

   - 본격적인 학습 진행. 드라이브 위치가 바뀌었더니 작동이 안되서 재설치

   - 문서가 업데이트되서 Pip 패키지 설치 방법으로 수월하게 진행

   - Isaac Sim 튜토리얼로 간단한 이륜 로봇 모델링 

https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/robot_setup_tutorials/index.html

 

   - 추후 Articulation을 심층 시뮬레이션하려면 Mujoco 등 사용

   - Isaac Lab 튜토리얼 진행 (python 스크립트 방식에 적응)

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/release/2.1.0/source/tutorials/03_envs/modify_direct_rl_env.html 

 

# 2025년 7월 3주차

그래픽 카드 교체 후 Pytorch 호환성 문제 해결, Isaac Sim 5.0, Isaac Lab branch 빌드

 

   - 컴퓨터 그래픽 카드를 반강제로 5080으로 교체. Blackwell 아키텍처와 Pytorch, Isaac Sim 의존성 지옥 해결

   - Isaac Sim 예제 실행은 가능하나 렌더링에 심각한 노이즈가 발생

   - 공식 디스코드 탐색 결과 isaac sim 5.0.0 unstable branch로 버전업밖에 없음

https://discord.com/channels/827959428476174346/1288159667973001347 

 

   - Github에서 5.0.0 branch를 찾아서 직접 터미널로 빌드

   - 5.0.0과의 호환을 위해 Isaac Lab도 2.2.0을 직접 빌드한 후 두 프로그램과 외부 프로젝트를 연결

   - 수많은 버그와 에러 해결 후 Isaac Lab scene과 robotCfg 로드 성공

   

 

# 2025년 7월 4주차 ~ 8월 1주차

이륜 로봇 목표 지점 유도 제어

-  Direct RL Environment, SKRL PPO로 외부 프로젝트 MyFirstCar 생성

지정된 방향을 따라가는 예제 환경을 지정된 목표 지점까지 도달후 정지하게 수정

-  자세한 사항은 하위 문서 참조

2025.08.13 - [아이작 랩] - 아이작 랩 - 이륜 로봇 강화학습 제어

 

# 2025년 8월 2주차 ~ 8월 3주차 

Ubuntu 24.04 듀얼부팅, 카메라, 라이다 센서 부착 시도, ROS 2 설치 

   - 8월 9일 드디어 Isaac Sim 5.0.0 정식 버전 출시

   - 22.04를 기본 OS로 쓰기에는 업무 외 프로그램 호환성 문제가 계속 심해져서 외장 드라이브에 24.04를 듀얼부팅

   - 듀얼 부팅 후 안정성 검증을 위해 프로젝트는 22.04 유지

   

   - 유도 제어 마친 후 카메라 부착해 목표 지점 인식 시도 

   - 목표 지점에 박아놓은 object 인식이 잘 작동하지 않고, 설령 object 인식해도 거리 인지를 못함

   - LIDAR 센서 시뮬레이션을 위해 ROS 2 extension 설치

   - 센서는 Sim이 아니라 Isaac Lab에서 설정  

   - 예제에 있던 LIDAR 거리 센서를 사용해보려 했으나 프로젝트에 센서 로딩 실패

   - 적절한 예제 코드가 없으니 작업이 급격하게 늘어짐을 체감

 

# 2025년 8월 4주차 

Windows 듀얼부팅, 문서 작성, Github Repository 생성

   - 키보드 보안 프로그램, Microsoft 365 미지원 등 linux 단독 OS으로는 어려운 점 발생

   - NVME쪽 SSD에 윈도우11을 듀얼부팅, 외장드라이브는 24.04 유지(듀얼 드라이브/듀얼 부트로더 부팅)

   - 22.04에서 파일 백업하여 전부 이동, 24.04용으로 Isaac Sim, Isaac Lab 빌드해 개발 환경 통합

8월 4주차 프로젝트 폴더 상태

   - 이륜 로봇 제어 부분 까먹지 않게 문서화 완료

   - 오픈 소스화 후 Isaac Lab 공식 문서도 업데이트가 활발하게 진행중(좋은 문서들은 왜 이렇게 늦게 올라오는가...)

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/setup/ecosystem.html 

   - 여러가지 로보틱스 분야 정보 탐색

   - github repository 생성 https://github.com/teramiku39/IsaacLab

 

 

 

# 진로 관련 질문

- 수식(이론)과 코드(실무)를 잘 연결하려면?

배웠던 지식을 코드로 바꾸는 과정이 많은 어려움이 있고, 튜토리얼이나 예제 코드가 없으면 쉽게 진행할 수가 없었습니다. 이론과 실무, 어떤 부분에 집중을 해야 문제해결역량을 성장시킬 수 있을까요?

- 대학원 진학은 필수일까요?

이 외에도 프로젝트를 진행하면서 부족한 점이 많음을 느꼈습니다. 제대로 된 실무를 수행하려면 학부 때 선행경험뿐만 아니라 대학원에서의 전문적 경험을 따로 쌓아야 할까요? 

- 군 입대 전까지 무엇을 하면 좋을까요?

현재 1월~2월 중에 공군 입대 예정인데, 남은 기간(2학기 중~전역 후) 동안 어떤 경험을 쌓으면 좋을지 궁금합니다.

Mujoco, robosuite, ROS 등 다른 프레임워크를 다뤄볼지, SAC, Dagger나 다익스트라 등 다른 방법론, 알고리즘을 공부할지, 아니면 Jetson nano 등 하드웨어를 다뤄볼지 어떤 조언이든 도움이 될 것 같습니다.  

  

# 궁금한 점 

- 마블, 디든30 설계 차이의 이유?

  각각 다리 길이, 동체 비율, 액추에이터 위치가 다른데, 해당 공학적 설계가 왜 적용되었는지가 궁금합니다.

  디든워커 <-> KAIST DRCD Lab humanoid와의 연관관계? 

- 최근 로보틱스 랩실에서의 창업이 활발한 이유?

- world model, model-based RL의 전망?

  https://arxiv.org/abs/2506.01622v2

해당 논문 초록, 서론 결론을 보고 궁금해졌습니다. 로봇이 특정 작업이 아니라 범용적인 작업을 수행하려면 model이 꼭 필요할지 대표님의 의견이 궁금합니다.