nvidia-isaac/WBC-AGILE

해결하는 문제

AGILE는 사람형 로봇이 걷기, 일어나기, 춤추기와 같은 복잡한 동작(로코매니퓰레이션)을 수행하도록 훈련하는 과정을 단순화합니다. 동시에 시뮬레이션에서 학습한 행동이 실제 로봇에 성공적으로 전이될 수 있도록 보장합니다(시뮬레이션-실물 전이).

작동 방식

NVIDIA Isaac Lab 기반으로 개발된 AGILE는 강화학습을 사용하여 전신 제어 정책을 훈련합니다. 특권 정보(시뮬레이션에서만 접근 가능한 정보)를 사용해 "선생" 정책을 훈련한 후, 이를 실제 로봇의 센서 정보만으로 작동할 수 있는 "학생" 정책으로 증류합니다.

대상 사용자

사람형 로봇을 다루는 로봇 연구자 및 실무자에게 적합하며, 특히 Booster T1 및 Unitree G1 플랫폼을 사용하는 분들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• 다중 로봇 지원: Booster T1 및 Unitree G1 로봇에서 시뮬레이션-실물 전이가 검증됨.
• 선생-학생 증류: 시뮬레이션에서의 특권 정보를 학생 정책으로 증류하여 실물에 배포 가능한 정책 생성 가능.
• 크로스 시뮬레이터 검증: Isaac Lab에서 생성한 정책을 MuJoCo로 전이하여 추가 검증할 수 있는 프레임워크 포함.
• 원격 훈련: 대규모 훈련 및 스위프트를 컴퓨팅 클러스터에서 OSMO 워크플로우를 활용해 지원.
• 통합 평가: 동작 메트릭, HTML 리포트, Weights & Biases 통합을 통해 성능 추적 가능.