월드모델·시뮬레이션

RobotStudio HyperReality의 핵심은 예쁜 화면보다 실제 ABB 제어기와 같은 펌웨어를 쓰는 Virtual Controller다. 무엇을 가상에서 믿고 무엇을 실물 셀에서 다시 재야 하는지 구분한다.

VLA-JEPA·FastWAM·LingBot-VA는 모두 LeRobot v0.6의 월드모델 정책이지만 미래를 쓰는 시점이 다르다. 논문 점수를 섞어 순위를 만들기보다 같은 데이터·하드웨어·지연 조건에서 작업 성공과 복구를 비교해야 한다.

GNSS 음영 구간의 위치·자세 이상은 단절 하나로 설명할 수 없다. 카메라·IMU 시간 오프셋, 외부 보정, 바이어스·포화, 시각 조건과 시스템별 GNSS 융합 경계를 원시 로그 재생으로 분리하고 안전한 중단·복귀 조건을 정하는 방법을 설명한다.

Unitree G1 정책이 시뮬레이션에서는 걷는데 실물에서 넘어질 때 모든 랜덤화 범위를 한꺼번에 넓히면 원인이 더 흐려진다. 접촉·지연·마찰·질량 오차를 비교 가능한 로그와 단일 변수 시험으로 좁히는 진단 순서를 제시한다.

Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo는 모두 로봇 시뮬레이터지만 중심 작업이 다릅니다. 센서와 합성 데이터, 동역학과 제어, ROS 2 통합이라는 기준으로 세 도구의 차이와 선택 방법을 비교합니다.

합성 데이터는 실제 현장에서 직접 수집하지 않고 시뮬레이션이나 생성 알고리즘으로 만든 학습용 데이터입니다. 피지컬 AI와 로봇 학습에서 합성 데이터가 왜 필요한지, 현실 데이터와 어떻게 섞어야 하는지 정리합니다.

월드 모델은 피지컬 AI가 현재 장면과 행동을 바탕으로 다음 현실 상태를 예측하게 돕는 모델입니다. 로봇이 왜 월드 모델을 필요로 하는지, 시뮬레이션·비디오 생성과 무엇이 다른지 정리합니다.

도메인 랜덤화는 시뮬레이션의 시각·물리·센서·제어 조건을 실제 변화 범위 안에서 바꿔 Sim2Real 간격을 줄이는 방법입니다. 변수 선택, 범위 설정, 실패 조건과 현실 검증 절차를 설명합니다.

Sim2Real은 시뮬레이션에서 배운 로봇 행동을 현실로 옮기는 과정입니다. 왜 가상에서는 되던 동작이 실제 로봇에서 실패하는지 센서, 마찰, 조명, 몸체 차이로 설명합니다.

Sim2Real은 시뮬레이션에서 학습하거나 검증한 로봇 행동을 실제 환경으로 옮기는 과정입니다. 가상과 현실의 차이, sim-to-real gap, 도메인 랜덤화가 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.