Core Technology

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

0
여러 로봇, 하나의 채점기
서로 다른 로봇을 같은 채점기 · 같은 항목으로 시험
0
새 로봇 = 설정 파일 1개
채점 프로그램을 고치지 않고 새 로봇 수용
0
센서 · 환경
센서와 환경을 물리로 모사 · 시험 조건은 선언으로 적용
0
측정 못 한 것은 합격 아님
참조 표준의 측정 항목을 시험 항목으로 사용(적합성 인증 아님)
Architecture

5계층 구성

환경 · 로봇 · AI · 채점 · 보고 — 로봇과 작업이 바뀌어도 같은 구성

1
환경
지도 · 도면 · 자동 생성 · 악조건 설정
2
로봇
설정 파일 1개 · 센서 모델
3
AI
로봇 AI 모델 · 외부 AI 모듈 · 동작 계획
4
채점
항목별 물리 채점 · 3상 판정 · 채점기 자체 점검
5
보고
판정 이유 · 측정 범위 · 한계 · 영상 · 궤적

로봇 등록: 설정 파일 1개

새 로봇을 추가해도 채점 프로그램 · 시나리오는 그대로 — 제조사가 달라도 같은 항목으로 채점

Franka Panda
Franka Panda
UR10 + Robotiq
UR10 + Robotiq
Kinova Gen3 + Robotiq
Kinova Gen3 + Robotiq
Techman TM12 + Robotiq
Techman TM12 + Robotiq
AgileX PiPER
AgileX PiPER

같은 작업 · 같은 채점기 · 같은 시험 환경(시뮬레이션 화면)

몸체 사양
링크 · 관절 · 무게
움직임 한계
관절 범위 · 속도 · 힘
손 부분
그리퍼 · 흡착
센서 위치
카메라 · LiDAR · IMU
같은 채점기 · 같은 항목
채점 프로그램 · 시나리오 변경 없음

「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)

로봇팔 꽂기 과제 실행 — 같은 순간 세 카메라(넓게 · 가까이 · 위)(시뮬레이션)

작성 방법 — 마법사 · 화면 편집기 · 자연어 초안→사람 확인→실행→자동 채점

세 가지 결과: 합격 · 불합격 · 미측정

측정 못 한 항목은 합격으로 치지 않음 — 작업은 성공해도 최종 불합격일 수 있음

합격
필요한 조건 전부를 측정으로 확인했을 때만(로봇팔 집기 · 놓기 시험 기준)
불합격
조건을 못 지킨 것을 측정으로 확인
미측정
측정 자체가 안 됨(자극 없음 · 단위 불일치 · 측정 수단 없음) — 합격 · 불합격 어디에도 넣지 않고 따로 집계
  • ·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)
공개 규격 PAVS 보기 →
Technology

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

🤖ROS 2 (Jazzy)
🐍Python
🔗REST API
🧊OpenUSD
Open Formats

공개 형식

공개 형식을 써서 다른 도구와 호환 — 목적 = 이식성

OpenUSD

AOUSD

장면 · 3D 자산 형식 — 대규모 환경의 계층적 합성

  • 계층적 합성
  • 지연 로딩(Payload)
  • Variant Sets

OpenSCENARIO 2 계열

ASAM

시나리오 작성 언어 — 작업 · 조건 · 합격 기준 정의

  • 선언형 시나리오
  • 조건 변주
  • 채점 항목 선언

ROS 2

Open Robotics

로봇 소프트웨어 연동

  • Jazzy
  • Nav2
  • 토픽 · 서비스 · 액션

MuJoCo

Google DeepMind

다른 물리 엔진으로 확인

  • 같은 로봇 · 같은 동작 비교
  • 엔진 간 차이 확인
Reference Standards

참조 표준의 측정 항목

표준의 측정 항목을 시험 항목으로 사용 — 분야별 지원 수준 표기(구현 · 부분 · 참고)

ISO 9283
로봇팔 성능 · 부분
측정 항목을 시뮬레이션으로 재현 · 공식 시험 아님
ISO 10218-1·-2
협동 · 안전 · 부분
신체 부위별 접촉 항목 등록
ISO/TS 15066
협동 로봇 접촉력 · 참고
힘 · 압력 판정 개발 중
ISO 3691-4
이동 로봇 · 부분
충돌 · 정지 · 거리 항목 · 속도 측정 근거 보완 중
ISO 13482
서비스 로봇 안전 · 참고
측정 항목 참고
ISO 18646
서비스 로봇 성능 · 참고
측정 항목 참고

표준 번호 = 참고 · 측정 항목 기반 조항 판정(합격 · 불합격 · 미측정) · 적합성 인증 아님

Specifications

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

물리 판정실측 물리량 기반
센서 모델물리 기반
판정 상태합격 · 불합격 · 미측정
배치 시험조건 변주 자동 실행
다중 개체같은 채점기 아래 동시 시험
정책 조정진단이 다음 학습을 설계

연동

ROS 2 (Jazzy)
네이티브 연동
Nav2
주행 스택
REST API
시험 요청 · 결과 조회
OpenUSD
장면 · 자산 형식
VDA 5050
연동 범위 확인 중
MuJoCo
다른 엔진으로 확인
Why imSim

설계 범위의 차이

채점 계층을 포함하는지가 차이 — 성능 우열 비교 아님

성공의 물리적 성립
작업 「성공」이 물리적으로 성립했는지 확인
imSimimSim
접촉 · 위치 · 힘 측정으로 판정 · 미성립 성공 = 0점
현장 실물 시험사람 관찰 · 기록
범용 시뮬레이션 도구별도 구현 필요
필수 측정이 빠졌을 때
측정 수단이 없거나 값이 안 들어온 항목의 처리
imSimimSim
「측정값 없음」 사유로 불합격 · 미측정 따로 집계
현장 실물 시험시험 설계에 따라 다름
범용 시뮬레이션 도구별도 구현 필요
채점기 자체 점검
채점 프로그램이 틀린 판정을 내지 않는지 확인
imSimimSim
음성 대조군 · 정기 자동 점검(확대 중)
현장 실물 시험해당 없음
범용 시뮬레이션 도구별도 구현 필요
실제 로봇과의 차이 표기
시뮬레이션 결과가 실제와 얼마나 맞는지 표기
imSimimSim
실기 대조 단계 표기 · 증거 없으면 「없음」
현장 실물 시험실물 시험(차이 없음)
범용 시뮬레이션 도구별도 구현 필요

범용 시뮬레이션 도구 = 물리 실행 도구 일반 · 특정 제품 비교 아님