슈퍼브에이아이의 NVIDIA Isaac Lab 기반 로봇 강화학습 실험기

핵심 요약

슈퍼브에아이의 NVIDIA Isaac Lab 기반 로봇 강화학습 실험을 Isaac Sim과 MTMC를 활용해 Go2(Unitree) 4족 로봇 및 다양한 환경에서 대규모 병렬 학습으로 수행하고, 2,048개 환경에서 초기 정책을 학습한 뒤 시뮬레이션과 실제 차이를 분석했습니다.

주요 경험

• Isaac Lab/Isaac Sim과 MTMC를 결합한 로봇 강화학습 파이프라인 구축
• Go2(Unitree) 및 다양한 시나리오에서 정책 학습과 튜닝 수행
• GPU 기반 대규모 병렬 학습으로 학습 속도와 샘플 효율성 개선

얻은 인사이트

• 시뮬레이션과 실제 로봇 간 정책 이전의 차이와 보완 포인트를 확인
• 다중 로봇/도메인 환경에서의 일반화 가능성 확인
• 2,048개 환경의 대규모 학습이 실험 효율성에 기여한 것으로 보임