Physical AI Notes
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커리큘럼

시작하기와 기초 강의를 읽는 순서대로 모았습니다. 부위별 강의는 아래에서 부위를 고르면 볼 수 있습니다. 앞으로 올릴 강의는 회색으로 보이고 ‘공개 예정’ 표시가 붙습니다.

로봇 구성도로 돌아가기

시작하기

처음이라면 여기서부터 읽어 보세요.

  1. 이 블로그를 시작하는 이유

    로봇 한 대를 중심으로 머리부터 클라우드까지, Physical AI 스택 전체를 부위별로 풀어 설명하는 블로그입니다. 로봇 구성도를 이해하는 방법과 이 블로그를 시작한 이유를 정리했습니다.

  2. 로봇을 이루는 톱니바퀴들: 서로 다른 주기로 작동하는 로봇 안팎의 루프

    모터 드라이버의 전류 루프는 1초에 수천에서 수만 번 돌고, 정책을 다시 학습시키는 일은 몇 주에 한 번꼴입니다. 로봇 안팎의 루프를 로그 스케일 시간축 하나에 펼쳐 놓고, 속도가 다른 루프들이 어떻게 맞물려 돌아가는지 살펴봅니다.

기초

여러 부위의 강의에 공통으로 필요한 배경 지식입니다.

  1. 표기법과 용어집공개 예정

    기호표(τ_g, τ_ff, kp, σ_z, t_d 등)와 한영 용어 대조표.

  2. 회전과 좌표 변환 핵심 정리공개 예정

    회전 행렬, 쿼터니언, 축-각 표현, SE(3), TF 트리와 REP 103.

  3. ROS 2 핵심 정리공개 예정

    노드, 토픽, 서비스, 액션부터 tf2, launch, lifecycle, QoS까지 가볍게 훑어보기.

  4. 제어 핵심 정리: PID, 대역폭, 캐스케이드 제어공개 예정

    캐스케이드 제어에서 이웃한 루프끼리 주기가 대략 10배씩 차이 나는 이유.

  5. 실험 환경 준비공개 예정

    uv로 MuJoCo, Menagerie, LeRobot을 설치하고 버전을 고정한 뒤, 시리즈 전체에서 쓰는 공통 실험 환경(G1 보행 재생, PushT, SO-101)을 소개한다.

  6. 실습 안전 수칙공개 예정

    실물 로봇, 배터리, 모터 토크를 다루는 실험 전에 확인할 것.

  7. 강화학습 핵심 정리공개 예정

    MDP부터 정책 그래디언트, PPO까지 한 편으로 정리.

부위별 강의

부위마다 개요 → 기본 → 심화 → 실전 네 단계로 이어집니다.

  1. 머리

    빛을 촬영 시각과 좌표계 정보가 담긴 이미지로 변환하고, 이를 바탕으로 물체의 3D 위치를 계산하는 비전 시스템

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  2. 몸통

    전신의 힘과 운동량을 제어해 균형을 유지하고, 상위 계층의 명령을 제시간에 모터까지 전송하며, 전원과 안전을 담당하는 부위

    공개 0 · 예정 15

  3. 팔과 손

    손의 목표 위치와 힘을 관절 토크와 접촉으로 변환하는 부위. 그 과정에서 생기는 오차가 데이터와 시뮬레이터에 미치는 영향까지 다룬다

    공개 0 · 예정 13

  4. 다리

    넘어지지 않게 보행하고, 현재 위치를 추정하고, 충돌 없는 경로로 목표 지점까지 이동하는 부위. 보행 정책, LiDAR·SLAM, Nav2를 다룬다

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  5. 배낭

    로봇에 탑재되어 인식 모델과 정책을 제시간에 실행하는 컴퓨터. 무거운 추론은 엣지 서버에서, 서보 제어와 안전 정지는 모터 드라이버에서 처리한다

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  6. 리더암

    정책 대신 사람이 로봇을 조작하고, 그 동작을 정책 학습에 쓸 관측·액션·타임스탬프 데이터로 기록하는 입력 장치

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  7. 시뮬레이터

    정책 학습, 데모 데이터 생성, 배포 전 평가에 쓰는 가상 환경. 시뮬레이터를 현실에 맞추는 과정(real2sim)까지 다룬다

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  8. 엣지 서버

    로봇과 같은 네트워크에서 무거운 모델 추론을 처리하는 워크스테이션. GR00T·π0 같은 VLA를 정책 서버로 실행해 두면 로봇이 이를 호출한다

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  9. 클라우드

    로봇에서 수집한 데모와 실패 사례로 정책을 다시 학습하고, 성능이 실제로 개선되었는지 평가한 뒤 로봇에 배포하는 과정. 가장 느린 축에 속하는 피드백 루프다

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