파이썬 기반 로봇 강화학습: Isaac Lab 실습 정리

핵심 요약

Isaac Lab은 가상 환경에서 로봇에게 강화학습을 적용, 안전하고 효율적으로 로봇 행동을 학습시킬 수 있는 도구다. 브라우저와 클라우드 모두에서 실행 가능하며, 다양한 환경과 보상 함수를 직접 커스터마이즈할 수 있다.

강화학습이란?

로봇이나 인공지능이 어떤 목표를 달성하도록 스스로 행동을 시도하고, 매 순간 보상이나 패널티를 받아가며 점점 더 똑똑해지는 학습법이에요. 보상 방식에 따라 로봇은 점점 더 원하는 동작을 하게 됩니다.

현실 로봇 학습의 한계와 시뮬레이션의 필요성

진짜 로봇이 무작정 아무 행동이나 하며 배우게 하면, 위험하고 비용도 많이 들어요. 그래서 컴퓨터 내 가상 세계에서 충분히 훈련한 후, 실제 로봇에 기술을 적용하는 것이 안전하고 경제적이에요.

Isaac Lab과 관련 도구들 소개

• Omniverse: 여러 사람이 함께 만들고 테스트할 수 있는 3D 플랫폼

• Isaac Sim: Omniverse 위에서 로봇 움직임을 정밀하게 시뮬레이션하는 프로그램

• Isaac Lab: 다양한 로봇 미션과 학습 방법을 바로 실험해볼 수 있도록 만들어진 툴셋

• OpenUSD: 3D 장면과 오브젝트의 표준화된 파일포맷

• Brev: 클라우드와 브라우저에서 이 모든 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 플랫폼

환경 구축과 실행 방법

좋은 GPU가 있다면 직접 프로그램을 설치해서 실행할 수 있고, 아니라면 클라우드나 브라우저에서 바로 실습할 수 있어요. 예시로 브라우저에서 VS Code 환경을 띄우고, 준비된 쉘 스크립트로 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다.

대표적인 시뮬레이션 예시

• 막대기 세우기: 카트가 좌우로 움직이며 막대를 쓰러지지 않게 균형을 잡아요.

• 로봇 팔 작동: 물체를 들어 목표 위치로 가져가거나, 서랍손잡이를 잡고 서랍을 여는 동작을 학습합니다.

• 사람 형태 로봇 걷기: 앞으로 걸어가는 방법을 스스로 익혀요.

• 개미로봇 점프시키기: 원래는 걷게 만드는데, 보상 함수를 수정하면 하늘로 뛰어오르는 동작만 집중적으로 연습합니다.

환경과 보상 함수 커스터마이즈

직접 보상 기준을 바꿀 수 있어요. 예를 들어 "높이 뛰는 개미로봇"을 만들고 싶다면, 기존 환경을 복사해서 보상 함수만 '높이'에 맞게 수정하면 됩니다. 핵심 구성 파일 몇 개만 손보면 나만의 과제가 완성돼요.

나만의 로봇 환경을 만드는 방법

환경, 보상함수, 3D 오브젝트, 그리고 행동 정책까지 원하는 대로 바꿀 수 있어요. 다만, 3D 모델링과 시뮬레이션에 대한 기초 지식이 있으면 훨씬 자유롭게 커스터마이즈할 수 있습니다.

인사이트

강화학습 시뮬레이션 도구의 발전으로, 직접 코딩과 실험을 반복하며 나만의 로봇을 만들 수 있는 시대가 되었어요. 초기에는 기본 환경과 보상함수를 조금씩 수정하며 원리를 익히는 것이 좋고, 궁금증이 생길 때마다 공식 튜토리얼이나 무료 강의를 참조하면 큰 도움이 됩니다. 완성된 정책은 실제 로봇에 적용하는 것도 가능하니, 차근차근 실습하며 경험을 쌓아보세요!

출처 및 참고 :