지능형 로봇 개발을 위한 로봇 시뮬레이터 기술 동향: 리뷰

우성웅; 김민지; 신승태

doi:10.5391/JKIIS.2023.33.1.72

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우성웅 (동아대학교) 김민지 (동아대학교) 신승태 (동아대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제1호

발행연도: 2023.2

수록면: 72 - 83 (12page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2023.33.1.72

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본 논문은 지능형 로봇 시스템의 개발 과정에서 필요한 설계 검증 및 가상 필드 테스트, 인공지능 학습을 효과적으로 수행하기 위해 사용되는 5개의 물리현상 기반 로봇 시뮬레이터들과 이를 사용한 연구를 조사함으로써 각 시뮬레이터의 장단점 및 특성을 조사하였다. 특히, GPU 기반 인공지능 기술들이 로봇 지능화를 위해 다양하게 사용되면서 심층강화학습과 같이 CPU 기반 물리 시뮬레이션과 GPU 기반 딥러닝 학습을 병행하는 경우, CPU-GPU 간의 데이터 병목현상으로 인한 속도 저하가 발생한다. 이를 개선하기 위해 GPU 내 물리 시뮬레이션 및 딥러닝 학습이 가능한 Isaac Sim을 사용한 연구 사례들을 살펴봄으로써 로봇 시뮬레이션의 속도 개선과 변형 가능한 물체의 시뮬레이션 특징을 살펴보았다. 본 논문에서는 Gazebo(34개), Isaac Sim(11개), Mujoco(12개), CoppeliaSim(7개), Webots(6개)의 논문을 선택해 조사하였다.

#로봇 시뮬레이터 #GPU 기반 로봇 시뮬레이션 #심층강화학습 #Robot Simulator #GPU-based Robotic Simulation #Deep Reinforcement Learning #Isaac Sim

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Jack Collins, Shelvin Chand, Anthony Vanderkop, and David Howard, “A Review of Physics Simulators for Robotic Applications,” IEEE Access, vol. 9, pp. 51416 –51431, 2021.

Viktor Makoviychuk, Lukasz Wawrzyniak, Yunrong Guo, Michelle Lu, Kier Storey, Miles Macklin, David Hoeller, Nikita Rudin, Arthur Allshire, Ankur Handa, Gavriel State, “Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning,” arXiv:210

Charalampos Symeonidis, Nikos Nikolaidis, “Chapter 18 - Simulation environments,” Deep Learning for Robot Perception and Cognition, Academic press, pp. 461–490, 2022.

Hang Qiu, Lei-Ting Chen, “An Object-Oriented Graphics Engine,” 2008 International Conference on Computer Science and Software Engineering, pp. 1027 –1030, 2008.

Paul Michael Newman, MOOS - Mission Orientated Operating Suite, Department of Ocean Engineering Massachusetts Institute of Technology, 2008.

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