앞선 Unitree Go2 R0의 CPU·GPU 접촉력이 갈린 물리 관문에서는 접촉값이 갈린 상태에서 학습을 멈춘 이유를 기록했어요. 이후 원시 접촉 이벤트는 CPU에서 수집됐지만 GPU에서는 같은 방식으로 나오지 않았어요. 그렇다고 GPU에 접촉이 없었다고 결론낼 수는 없었어요. 힘 텐서는 양수였고, 비어 있던 것은 물리가 아니라 다음 판정에 쓸 공통 관측 경로였기 때문이에요.
rev20에서는 접촉·휴지 오프셋, 마찰, 질량·관성, 모터와 시간 간격을 그대로 두고 지면과 각 링크 사이의 합산 수직 접촉력을 읽는 행렬만 추가했어요. 검증한 것은 보행 정책이 아니라, 이 행렬을 CPU와 GPU에서 다음 안전 관문의 관측 권위 후보로 사용할 수 있다는 점이에요.
접촉이 없었던 것이 아니라 판정 경로가 없었어요
GPU의 원시 접촉 이벤트 부재를 물리 실패로 해석하지 않았어요
원시 접촉 이벤트는 접촉점, 법선, 분리 거리와 충격량 같은 상세 정보를 다뤄요. rev20에서 사용한 접촉 행렬은 특정 링크와 지면 사이의 합산 수직 접촉력을 반환해요. 두 값을 같은 물리량이라고 보지 않았고, 원시 이벤트 수는 최종 판정에서도 제외했어요. Isaac Lab 2.1.1의 ContactSensor 문서도 필터를 적용한 force_matrix_w를 센서 몸체와 지정한 몸체 사이의 수직 접촉력 행렬로 정의해요.
관측기를 바꾸는 동안 물리 조건은 고정했어요
19번째 수정판의 첫 대조군 기준선에서 읽기 경로만 추가했어요
실행은 Isaac Lab 2.1.1과 PhysX를 사용했어요. headless를 켜고 렌더링을 끈 상태에서 실제 물리 계산만 진행했어요. AppLauncher 문서는 이 모드를 화면이 없는 실행으로 구분해요. 이번 실행은 카메라 센서를 사용하지 않았어요.
| 항목 | rev20 실행값 |
|---|---|
| 실행 순서 | CPU 1회차 → CPU 2회차 → CPU 사전검사 → GPU 1회차 → GPU 2회차 → 최종 합성 |
| 프로세스 | 네 실행을 모두 서로 다른 새 프로세스와 실행 식별자로 분리 |
| 시드·환경 | 시드 42, 8개 환경 |
| 실행 길이 | 실행당 물리 시점 150개, 시뮬레이션 시간 0.75초 |
| 시간 간격 | 물리 0.005초, 제어 0.02초, 물리 계산 4회마다 제어 1회 |
| 초기 자세 | 엎드림·바로 누움·왼쪽 측면·오른쪽 측면을 각각 두 번 배치 |
| 진단 입력 | 네 환경은 12관절 정규화 입력 0, 네 환경은 초기 관절 자세 유지 |
| 지면 | 단일 평면, 지면 정지·동마찰 0.8/0.6 |
| 발 물성 | 정지·동마찰 1.0/1.0, 결합 방식 multiply, 유효값 0.8/0.6 |
| 물리 풀이기 | 위치·속도 풀이 반복 횟수 8/0, 최대 침투 해소 속도 1.0m/s |
| 학습 | 보상 계산 0, 경험 수집 묶음 0, 작은 학습 묶음 0, 전체 자료 반복 0, 가중치 갱신과 PPO 갱신 0 |
8개 환경의 자세 분류는 [prone, supine, left_side, right_side]를 두 번 배치한 [0,1,2,3,0,1,2,3]이에요. 앞 네 환경의 zero_normalized와 뒤 네 환경의 reset_pose_hold는 보행 명령이나 학습 정책의 행동이 아니에요. 초기 자세와 접촉 자극을 반복 가능하게 고정한 진단 입력이에요.
일반적인 env.step() 대신 sim.step(render=false) → scene.update(0.005) 순서의 수동 물리 루프를 사용했어요. 환경에는 복구 보상 관리자가 구성돼 있지만 이 루프는 보상 관리자의 사후 계산, 합산과 최적화를 호출하지 않았어요. 따라서 보상 스칼라, 에피소드 누적 보상, 행동 우수도와 정책 손실값도 만들지 않았어요.
환경에 구성돼 있었지만 rev20에서 계산하지 않은 복구 보상 13개
| 보상 항 | 가중치 | rev20 상태 |
|---|---|---|
upright_progress | +2.0 | 계산하지 않음 |
gated_base_height_progress | +2.0 | 계산하지 않음 |
soft_stand_progress | +2.0 | 계산하지 않음 |
stable_support | +0.5 | 계산하지 않음 |
upright_hold | +5.0 | 계산하지 않음 |
stable_success_once | +10.0 | 계산하지 않음 |
gated_angvel_l2 | -0.05 | 계산하지 않음 |
joint_limit | -2.0 | 계산하지 않음 |
torque_l2 | -0.0002 | 계산하지 않음 |
joint_acc_l2 | -2.5e-7 | 계산하지 않음 |
gated_action_rate_l2 | -0.01 | 계산하지 않음 |
mechanical_power_proxy | -1.0e-5 | 계산하지 않음 |
undesired_collision | -1.0 | 계산하지 않음 |
152개 링크-지면 행의 모양과 값을 함께 확인했어요
직접 읽은 행렬과 접촉 센서 버퍼가 150개 시점에서 모두 같았어요
[152,1,3]을 [8,19,1,3]으로 바꾼 값이 센서 버퍼와 150/150 시점에서 정확히 같았어요.RigidContactView direct tensor [152, 1, 3]
└─ env-major/body-major [8, 19, 1, 3]
├─ ContactSensor buffer [8, 19, 1, 3]
└─ filter 축 합산 [8, 19, 3]직접 읽은 텐서와 센서 버퍼는 값만 같은 별도 저장 공간이어야 했어요. 네 실행 모두 별도 저장 공간이면서 150/150 시점 완전 일치를 통과했어요. 같은 환경·몸체·시점에서 합산 힘과 지면 쌍 힘이 함께 1e-6N을 넘은 횟수는 [150,147,150,150,149,146,150,150]이었고 CPU와 GPU 네 실행에서 같았어요.
필터 메타데이터도 두 의미로 나눴어요. 152개 센서 행에 같은 지면 경로가 반복된 원시 [152,1]의 SHA-256은 f123085b9f380151dd660c449197a0a7c19e64c1c41f104a4ba5607693f86a4c이고, 중복을 제거한 논리 필터 한 행의 SHA-256은 0e7310394b8a9adb8b4cd6fe66f00c662855733094e5252dcd70acf1f7fcf6c0이에요. 첫 번째 해시는 지면이 152종이라는 뜻이 아니라 같은 필터가 센서 행마다 올바르게 반복됐는지를 확인하는 값이에요.
13.01은 CPU 사전검사 결과를 움직이는 그래프로 재구성했어요. 로봇 카메라 영상이 아니며 화면에도 TELEMETRY ANIMATION, NOT CAMERA FOOTAGE, NO PPO를 표시했어요.
13.01의 대표 정지 화면이에요. 두 CPU 보고서의 반복성, 150/150 행렬 대조와 8/8 환경 겹침을 한 장에서 확인해요.CPU 사전검사를 통과한 뒤 GPU를 열었어요
CPU 두 보고서를 변경 불가 사전검사로 묶은 뒤 GPU를 실행했어요
gpu_stage_authorized를 반환한 뒤에만 GPU 프로세스를 열었어요.| 판정 항목 | CPU | GPU | 진단 기준 |
|---|---|---|---|
| 최대 비발 링크 힘 | 9.408608784 BW | 9.400355124 BW | 15 BW 이하 |
| 직접값·버퍼 일치 | 150/150 | 150/150 | 모든 시점 |
| 같은 몸체 양의 겹침 | 8/8 환경 | 8/8 환경 | 모든 환경 |
| 장치 안 반복성 | 2/2 | 2/2 | 제3회 다수결 금지 |
| 수치 오류·관절 한계 위반 | 0 | 0 | 한 건도 허용하지 않음 |
BW 15는 이번 진단에서 비발 링크 접촉력의 허용 기준으로 미리 고정한 값이에요. 이 값을 넘지 않았다는 사실만으로 학습 정책의 안전이 승인되지는 않아요. 관절 위치는 모든 환경과 시점에서 기계적 관절 한계의 ±0.01rad 여유 계약을 통과했고, 질량 텐서 [8,19]도 유한·양수·불변이었어요.
13.02는 CPU 사전검사 뒤 GPU 두 실행을 연 순서와 최종 판정을 보여줘요. 로봇의 자세나 보행을 촬영한 자료가 아니며 DIAGNOSTIC ONLY, NO PPO, NOT QUALIFIED를 화면에 고정했어요.
13.02의 대표 정지 화면이에요. 최종 결과는 관측 권위 후보 검증이며 정책 자격 승인이나 물리 진리값 승인이 아니에요.두 GIF는 어두운 로컬 H.264 원본을 공개 규격에 맞는 밝은 팔레트로 바꾸고 960×540, 12.5fps, 약 5.58초, 최대 256색으로 변환했어요. 13.01은 272,533바이트이고 SHA-256은 7924106cdf8020ad8e74d70beb4b47a2196cbc1317a9e85132c2c7e5a6b21833, 13.02는 270,168바이트이고 SHA-256은 872d95b8e7407e99483b565d36a9ecab2174abd6b538e4bce1cb1bac3f11d71a예요. 대표 PNG의 SHA-256은 13.01이 f14fd5c4e7082bdd8d6e0d8627196e7a588242c47dd9eac041bd6ca4023e0262, 13.02가 97b946614a9e4533fd711659c10abaed822e3f46ae3bfb5cf946c35c033b5df1예요. H.264 MP4는 공개 저장소에 올리지 않고 로컬 검증용으로만 보관했어요.
통과한 것은 관측 권위 후보까지예요
terrain_pair_matrix_authority_candidate_validated예요.
physics_ground_truth_authority=false, learned=false이고 Gate01은 닫혀 있어요. qualification은 not_run이에요.
후보라는 말을 남긴 이유는 접촉 행렬이 접촉점, 분리 거리와 충격량까지 설명하지 않기 때문이에요. rev20은 공통 관측 경로를 열었지만, 이 경로를 실제 안전 판정에 쓰는 계약은 아직 실행하지 않았어요. CPU 사전검사 SHA-256은 2c4996f837d0c6003d653761c53ac399e98fb80db25c7d00ee647b871ac4968c, 실행 식별자는 e7c172f8bec647a28559f55be420929e예요. 최종 합성 SHA-256은 dcb8f446a212390f94f9ae5ccad97d9e770f9b8f5961f5ffb0c920f8d62580b3, 실행 식별자는 1c8d85a4c7db4f76aee1a55ed9413ddb예요.
네 실행 보고서의 재현 식별자
| 슬롯 | 보고서 SHA-256 | 실행 식별자 |
|---|---|---|
cpu.rep1 | d4f8a371edd77c69fb74994c56d629c3e27dd122907ade90f931eeb546c41c29 | 713be4a4945f45428336177706945a31 |
cpu.rep2 | 63d19f42e7c79cc77846f09b5245c2dc46e77630ce97020dfb29be0837375e6c | 54ce2a52afad4f55a7b7d536579d48aa |
cuda:0.rep1 | 363e3bfe3d3ed3b1c3bfe7c3ae0aecf6a1a4f6704cdb9c8533a73e6e3f75cd0a | a12591ace8f74343b8595d9ab6481af1 |
cuda:0.rep2 | 305914af13be60c869b6b3a6d103b37a616be7d1c4e6a7e99dceeb8ef53698ca | 055f49e11d85410c8d35901407d5a9eb |
마찰·경사·질량 강건성은 다음 단계예요
rev20의 바닥은 여러 지형이 섞인 도로가 아니라 단일 평면이에요. 지면의 정지·동마찰은 0.8/0.6, 발은 1.0/1.0, 곱셈 결합 뒤 실행 중 유효값은 0.8/0.6이었어요. 네 발의 마찰이 서로 다른 바닥, 위치마다 값이 바뀌는 비주기 마찰 무늬, 요철과 높낮이, 경사와 링크별 질량·관성 변화는 이번 결과에 넣지 않았어요. 따라서 rev20만으로 불규칙 도로나 산비탈 보행 성능을 설명할 수 없어요.
최종 합성이 지정한 다음 상태는 preregister_matrix_authority_safety_gate예요. 다음 실행은 아래 순서를 건너뛰지 않아요.
- 접촉 행렬을 안전 판정에 쓰는 몸체·지면 범위, 결측과 불일치 시 중단 조건을
matrix authority safety gate로 먼저 사전등록해요. - 기존 결과에 소급 적용하지 않고 새 프로세스에서 Gate01을 다시 실행해요.
- Gate01을 통과한 뒤에만 R0 복구 정책의 PPO qualification을 열어요. 현재 학습 계약은 1,024개 병렬 환경이 각각 24개 제어 시점의 경험을 모으는 작업을 300회 반복하고, 매 반복에서 자료를 4개 작은 학습 묶음으로 나눠 전체 자료를 5회 학습하는 RSL-RL PPO예요. 계획 총량은 전이 7,372,800개와 최적화 갱신 6,000회예요. rev20에서는 경험 수집, 보상 계산과 이 학습 계약을 한 번도 실행하지 않았어요.
- 복구 정책이 안전·성공 관문을 통과하면 등고선 보행을
5/10°에서 시작하고15/20°로 넓혀요.25°는 최대 등판각으로 승격하지 않고 계속 한계 시험 조건으로 둬요. - 순간 외력과 기준 지형에 덧붙인 높이 변화를 따로 넣은 뒤, 네 발의 통제 마찰 조합을 먼저 시험해요. 이후 도로처럼 비주기적인 공간 마찰 무늬, 요철과 높낮이로 확장해 실패 원인을 분리해요.
- 실제 보행 중 수집한 낙상 자세로 낮은 경사와 높은 경사의 전복 복구를 검증하고,
push → fall → recover → stand → command resume전 과정을 평가해요. - 링크 질량·관성은 다른 축의 최종 평가 조건을 먼저 고정한 다음 엉덩이, 허벅지, 종아리, 발 링크를 한 번에 한 그룹씩 바꾸는 M1 실험으로 진행해요.
비공개 프로젝트 저장소의 커밋 0a9d6ab6622c9fd7a93a081291f8a60cc2f7dff0에 실험 구현, 실행 계약, 네 원시 보고서, CPU 사전검사, 최종 합성 JSON과 전체 G009 기술 문서를 함께 고정했어요. 접근 권한이 있는 검토자는 같은 커밋으로 수치와 해시를 대조할 수 있어요.