세 가지 기술 축
시험 환경 · 로봇 선언 · 조정 순환 — 모두 같은 채점기 위에서 Environment · Robot · Adaptation
시험 환경
현장 재현 또는 자동 생성
지도 · 도면 · 자동 생성으로 환경 구성 · 비 · 안개 · 야간 · 전파 방해 같은 악조건은 설정으로 적용
- 물리 기반 환경 시뮬레이션(PhysX)
- OpenSCENARIO 2 계열 시나리오
- 환경 자동 생성 · 조건 변주
로봇 선언 모델
로봇 = 설정 파일 1개
기구 제원 · 움직임 한계 · 손 부분 · 센서 위치를 선언 — 제원 출처(제조사 확정값) 확인
- 센서 잡음 · 성능 저하 · 고장 주입
- 관절 · 접촉 동역학
- ROS 2(Jazzy) 연동
조정 순환
채점 결과를 다음 학습으로
시뮬레이션 학습 → 물리 채점 → 실패 원인 진단 → 재학습 · 실제 로봇 효과 = 시뮬레이션–실제 비교 자료 수집 단계
- 시험 기록 → 학습 데이터(LeRobot · RLDS)
- 추가 학습 · 강화학습(Isaac Lab)
- 실패 원인 → 다음 학습 데이터 설계
플랫폼 역량
채점 방식의 특징
5계층 구성
환경 · 로봇 · AI · 채점 · 보고 — 로봇과 작업이 바뀌어도 같은 구성
로봇 등록: 설정 파일 1개
새 로봇을 추가해도 채점 프로그램 · 시나리오는 그대로 — 제조사가 달라도 같은 항목으로 채점





같은 작업 · 같은 채점기 · 같은 시험 환경(시뮬레이션 화면)
「프로그램 수정 없음」이 「작업 없음」은 아님 — 로봇 정보 정리 · 로봇별 보정 필요 · 로봇 이름 표기 = 제휴 관계 아님
시나리오 작성과 시험 실행
작업 · 조건 · 합격 기준을 시나리오 언어로 작성 — 물리 실행과 여러 각도 영상을 한 번에 기록
scenario manip_insert_generic: do serial: manip_grasp_gen(…) # ① 잡는 자세 계산 manip_pick(…) # ② 집기 manip_place(x: 1.0, …) # ③ 구멍에 꽂기 assert_manip_strict( # ④ 채점 use_case: "insert")로봇팔 꽂기(삽입) 시나리오 예 — 동작 4줄 · 채점 1줄

로봇팔 꽂기 과제 실행 — 같은 순간 세 카메라(넓게 · 가까이 · 위)(시뮬레이션)
세 가지 결과: 합격 · 불합격 · 미측정
측정 못 한 항목은 합격으로 치지 않음 — 작업은 성공해도 최종 불합격일 수 있음
- ·꼭 필요한 항목이 측정 안 되면 「측정값 없음」 사유로 불합격(PAVS-VDT-01 v1.2)
- ·전 항목 측정 안 됨 — 합격률을 0% · 100%가 아닌 「계산 불가」로 표기
- ·개발 중 — 프로그램 스스로 「성공」을 표시하는 시험의 최종 결과 처리(PAVS-VDT-02)
사용 기술
물리 실행 · 센서 · 로봇 소프트웨어 연동 — 공개 형식 사용
Visual Engine
RTX 렌더링과 시각화
- 광선 추적 렌더링(RTX)
- 환경 조명
- 물리 기반 재질
Physics Engine
PhysX 기반 물리 실행과 로봇 동역학
- 강체 동역학
- 접촉 역학
- 마찰 모델
Sensor Suite
카메라 · LiDAR · IMU 센서 모델
- 잡음 · 성능 저하 주입
- 카메라 렌즈 왜곡
- 센서 고장 주입
ROS 2
ROS 2(Jazzy) · Nav2 연동
- 토픽 · 서비스 · 액션
- Nav2 주행 스택
- 시나리오 언어 액션 연동
연동
공개 형식
공개 형식을 써서 다른 도구와 호환 — 목적 = 이식성
OpenUSD
장면 · 3D 자산 형식 — 대규모 환경의 계층적 합성
- 계층적 합성
- 지연 로딩(Payload)
- Variant Sets
OpenSCENARIO 2 계열
시나리오 작성 언어 — 작업 · 조건 · 합격 기준 정의
- 선언형 시나리오
- 조건 변주
- 채점 항목 선언
ROS 2
로봇 소프트웨어 연동
- Jazzy
- Nav2
- 토픽 · 서비스 · 액션
MuJoCo
다른 물리 엔진으로 확인
- 같은 로봇 · 같은 동작 비교
- 엔진 간 차이 확인
참조 표준의 측정 항목
표준의 측정 항목을 시험 항목으로 사용 — 분야별 지원 수준 표기(구현 · 부분 · 참고)
표준 번호 = 참고 · 측정 항목 기반 조항 판정(합격 · 불합격 · 미측정) · 적합성 인증 아님
지원 사양
로봇 종류를 가리지 않는 구조 · 환경 유형 · 센서 종류
지원 로봇
새 로봇 = 설정 파일 1개 — 아래는 시험에 쓴 예
로봇팔(Manipulator)
- Franka Panda
- UR10 · Kinova Gen3 · Techman TM12
- AgileX PiPER
이동 로봇(AMR)
- NVIDIA Nova Carter
- Clearpath Husky
- 배송 로봇 + 로봇팔
다리 로봇(Legged)
- Boston Dynamics Spot
- ANYbotics ANYmal D
드론 · 비행체(Aerial)
- 쿼드로터
- 고정익
무인체계(지상 · 수상 · 수중)
- 전술 차량
- 무인 수상정
- 무인 잠수정
고객 로봇 등록 지원(로봇 정보 정리 · 보정 협의)
지원 환경
지도 · 도면 · 자동 생성으로 구성
물류창고
- 랙
- 컨베이어
- 충전소
공장
- 생산라인
- 작업대
- 이동 동선
병원 · 서비스
- 복도
- 병실
- 엘리베이터
야외 · 도시 · 지형
- 도로
- 건물
- 지형
환경 자동 생성 · 조건 변주 지원
센서 모델
잡음 · 성능 저하 · 고장을 조건으로 주입
LiDAR
2D / 3D · 잡음 · 고장 주입
카메라
색상 · 깊이 · 렌즈 왜곡
IMU
가속도 · 자이로 · 드리프트
위성항법
방해 · 성능 저하 조건
접촉
접촉 · 충돌 감지
판정 방식
연동
설계 범위의 차이
채점 계층을 포함하는지가 차이 — 성능 우열 비교 아님
| 항목 | imSimimSim | 현장 실물 시험 | 범용 시뮬레이션 도구 |
|---|---|---|---|
성공의 물리적 성립 작업 「성공」이 물리적으로 성립했는지 확인 | 접촉 · 위치 · 힘 측정으로 판정 · 미성립 성공 = 0점 | 사람 관찰 · 기록 | 별도 구현 필요 |
필수 측정이 빠졌을 때 측정 수단이 없거나 값이 안 들어온 항목의 처리 | 「측정값 없음」 사유로 불합격 · 미측정 따로 집계 | 시험 설계에 따라 다름 | 별도 구현 필요 |
채점기 자체 점검 채점 프로그램이 틀린 판정을 내지 않는지 확인 | 음성 대조군 · 정기 자동 점검(확대 중) | 해당 없음 | 별도 구현 필요 |
실제 로봇과의 차이 표기 시뮬레이션 결과가 실제와 얼마나 맞는지 표기 | 실기 대조 단계 표기 · 증거 없으면 「없음」 | 실물 시험(차이 없음) | 별도 구현 필요 |
범용 시뮬레이션 도구 = 물리 실행 도구 일반 · 특정 제품 비교 아님
