Originally published at: https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/closing-the-sim-to-real-gap-training-spot-quadruped-locomotion-with-nvidia-isaac-lab/
사족보행을 위한 효과적인 보행 정책을 개발하는 것은 복잡한 역학 관계로 인해 로보틱스 분야에서 상당한 어려움을 야기합니다. 실제 세계에서 계단을 오르내리도록 사족보행을 트레이닝하면 장비와 환경이 손상될 수 있습니다. 따라서 시뮬레이터는 학습 과정에서 안전과 시간 제약 모두에 있어서 핵심적인 역할을 합니다. 시뮬레이션된 환경에서 로봇을 트레이닝하기 위해 딥 RL(강화 학습)을 활용하면 복잡한 작업을 더 효과적이고 안전하게 수행할 수…