Physical AI 클래스룸로봇 제어 실무 자습 과정
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설명·실습·연습문제

개념을 읽고, 가상실습으로 관찰하고, 직접 답안을 작성해 피드백을 받습니다.

전체 커리큘럼

137개 학습 단위 · 교재의 개념 설명을 기반으로 실습과 평가를 함께 제공합니다.

실습 준비와 안전

  1. 기준 실습 환경
  2. 운영체제와 미들웨어
  3. 집필 기준 버전과 검증 상태
  4. 실습 장비
  5. 안전 수칙

1장

  1. 제1장 Physical AI와 Isaac Sim·OpenUSD·ROS 2 기반
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 1.1 Physical AI의 문제 정의
  6. 1.2 NVIDIA Isaac Sim 런타임 이해
  7. 1.3 OpenUSD 데이터 모델
  8. 1.4 ROS 2 Jazzy 통신 모델
  9. 1.5 Isaac Sim-ROS 2 브리지 설계
  10. 1.6 구현 예제 안내
  11. 1.7 단계별 실습
  12. 1.8 트러블슈팅
  13. 1.9 요약
  14. 1.10 확인문제
  15. 1.11 프로젝트 과제
  16. 1.12 실습·평가·참고자료
  17. [SIM] 실습 1-1: Physical AI 지연 예산
  18. [SIM] 실습 1-2: OpenUSD 장면과 비파괴 Override
  19. [SIM] 실습 1-3: ROS 2 인터페이스와 QoS
  20. [SIM→HW] [SAFETY] 실습 1-4: 시뮬레이터-ROS 2 브리지 계약

2장

  1. 제2장 Isaac Sim 환경 구축과 PhysX 강체 물리 시뮬레이션
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 2.1 Isaac Sim 작업 환경 이해하기
  6. 2.2 좌표계와 4×4 동차 변환
  7. 2.3 강체 역학과 시뮬레이션 시간
  8. 2.4 충돌 형상 설계
  9. 2.5 Tunneling과 CCD
  10. 2.6 물리 재질과 접촉 역학
  11. 2.7 질량, 무게중심, 관성 텐서
  12. 2.8 PBR 재질과 조명
  13. 2.9 물리 파라미터 튜닝 절차
  14. 2.10 단계별 통합 실습
  15. 2.11 예상 출력 예시
  16. 2.12 트러블슈팅
  17. 2.13 요약
  18. 2.14 확인문제
  19. 2.15 프로젝트 과제
  20. 2.16 실습·평가·참고자료
  21. 실습 2-A: 좌표 변환 체인과 쿼터니언
  22. 실습 2-B: 충돌 근사와 CCD 비용-효과 분석
  23. 실습 2-C: 마찰·반발·질량 파라미터 보정
  24. 제2장 연습문제 및 해설 지침

3장

  1. 제3장 SO-101 기구학과 ROS 2 기반 하드웨어 텔레오퍼레이션
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 3.1 SO-101 기구학 모델
  6. 3.2 순기구학
  7. 3.3 DLS 역기구학
  8. 3.4 Leader-Follower 캘리브레이션
  9. 3.5 안전한 텔레오퍼레이션 루프
  10. 3.6 ROS 2 JointState 브리지
  11. 3.7 단계별 실습
  12. 3.8 트러블슈팅
  13. 3.9 요약
  14. 3.10 확인문제
  15. 3.11 프로젝트 과제
  16. 3.12 실습·평가·참고자료
  17. [SIM] 실습 3-1: FK와 DLS IK
  18. [SIM] [SAFETY] 실습 3-2: Leader-Follower 안전 필터
  19. [SIM→HW] [SAFETY] 실습 3-3: ROS 2 JointState 안전 브리지

4장

  1. 제4장 멀티모달 센서 정합과 데이터 파이프라인
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 4.1 핀홀 카메라와 좌표 프레임
  6. 4.2 Isaac Sim/USD, ROS 2, OpenCV 좌표 변환
  7. 4.3 TF2 트리 설계
  8. 4.4 멀티레이트 센서 시간 정합
  9. 4.5 rosbag2와 MCAP 원본 기록
  10. 4.6 Domain Randomization
  11. 4.7 Rerun 기반 무결성 검사
  12. 4.8 구현 예제
  13. 4.9 트러블슈팅
  14. 4.10 요약
  15. 4.11 확인문제
  16. 4.12 프로젝트 과제
  17. 4.13 실습·평가·참고자료
  18. [SIM] 실습 4-1: 카메라 투영과 프레임 정합
  19. [SIM] 실습 4-2: TF2와 ApproximateTime
  20. [SIM] 실습 4-3: rosbag2/MCAP 에피소드 기록
  21. [SIM] 실습 4-4: Domain Randomization과 Rerun 품질 검토

5장

  1. 제5장 LeRobot Dataset과 SmolVLA 파인튜닝
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 5.1 모방학습과 행동 복제
  6. 5.2 행동 정책의 계보
  7. 5.3 LeRobotDataset v3 설계
  8. 5.4 데이터 수집과 품질 관리
  9. 5.5 정규화와 통계
  10. 5.6 SmolVLA 구조
  11. 5.7 LoRA 기반 파인튜닝
  12. 5.8 학습 파이프라인
  13. 5.9 20 Hz 폐루프 추론
  14. 5.10 평가 설계
  15. 5.11 데이터 라이선스, 개인정보, 보안
  16. 5.12 재현성 체크리스트
  17. 5.13 단계별 실습
  18. 5.14 예상 출력 예시
  19. 5.15 트러블슈팅
  20. 5.16 요약
  21. 5.17 확인문제
  22. 5.18 프로젝트 과제
  23. 5.19 실습·평가·참고자료
  24. 실습 5-A: LeRobotDataset v3 무결성 감사
  25. 실습 5-B: Episode split과 정규화 누출
  26. 실습 5-C: SmolVLA LoRA 학습 설계
  27. 실습 5-D: 20 Hz Action Chunk 폐루프
  28. 제5장 연습문제 및 구현 과제

6장

  1. 제6장 Sim2Real 배포 최적화와 최종 실증
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 6.1 Reality Gap의 구조
  6. 6.2 정량 진단
  7. 6.3 출력 안정화
  8. 6.4 안전 배포 감독기
  9. 6.5 End-to-End Pick & Place 배포
  10. 6.6 평가 설계
  11. 6.7 트러블슈팅 매트릭스
  12. 6.8 포트폴리오 패키징
  13. 6.9 단계별 실습
  14. 6.10 요약
  15. 6.11 확인문제
  16. 6.12 최종 프로젝트
  17. 6.13 실습·평가·참고자료
  18. 실습 6-1: Sim2Real 로그 진단
  19. 실습 6-2: Temporal Filter와 안전 승격 감독기
  20. 실습 6-3: ROS 2 Cartesian Workspace Guard

핵심 용어 복습

뜻을 먼저 떠올린 뒤 설명을 열어 비교해 보세요.

Action Chunk

Articulation

CCD

DDS

Digital Twin

DLS

Domain Randomization

End Effector

Extrinsic

FK

IK

Intrinsic

LoRA

OpenUSD

Policy

Prim

QoS

Reality Gap

Sim2Real

TF2

VLA