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AI&ML/IsaacLab

1. Isaac Lab Overview

by justhash 2025. 3. 29.

Tutorial에 들어가기 앞서

Isaac Lab의 Document에 따르면 곧바로 tutorial이 나오지 않고 시스템을 쉽게 사용하는 방법, 구성 등을 간단히 설명하는 목차가 먼저 나온다. 대부분의 document가 이런 곳 속에 중요한(모르면 미궁으로 빠질 경우가 있는)정보들이 들어있다.

따라서, 깊은 이해까지는 아니어도 간략하게 읽으며 지나가보려 한다.

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/overview/developer-guide/index.html

 

Developer’s Guide — Isaac Lab Documentation

Developer’s Guide For development, we suggest using Microsoft Visual Studio Code (VSCode). This is also suggested by NVIDIA Omniverse and there exists tutorials on how to debug Omniverse extensions using VSCode.

isaac-sim.github.io

 

 

Setup VS Code

설명은 'optional'이라고 나와있긴 하지만, 결국 코드를 들여다 보고, 직접 만들기도 하려면 필자가 아는 IDE는 VS Code밖에 없으니 셋업 하였다.

 

내용을 살펴보면, 대충 Isaac Lab을 편리하게 사용할 수 있는 VS Code셋업을 IsaacLab 폴더에 포함시켜둔 것 같다. 그런데 따라하려고 봤더니? 이미 되어있다. 언제 된거지.

설명을 읽어보니 해당 setup은 'Binary installation'을 따라한 경우에 진행하라고 되어있다. 'Pip installation'을 따라한 경우에는 작동하지 않는다고 한다. 후자의 경우에는 설치과정에서 다른 방식으로 진행되는 듯 하다.

Pass...

 

Repository organization

'Isaac Lab' repository의 구성을 설명하고 있다. Isaac Lab은 사실 Issac Sim에 기반해 구성된 learning framework이기 때문에 Isaac Sim에대한 이해도가 필요하다. 이말을 하는 이유는 'source', 'scripts' 디렉토리가 큰 두개의 핵심 내용인데 그 중 'source'디렉토리는 Isaac Sim을 기반으로 Isaac Lab을 구성하는 내용물들이라는 설명이 있다.(필자가 이해한 바로는?)

 

결론적으로, 언젠가는(아마 직접 urdf/usd를 이용해 학습 환경을 구성하려 할때?) Isaac Sim에 대한 공부를 이 'source'디렉토리 내용물과 함께 해야 할 것이란 생각이 들었고,

'script'디렉토리의 내용물은 이 Isaac Lab내부적으로 제공하는 예제코드들이 들어있는 것으로 이해했다.

 

 

Core Concept

Isaac Lab에서 제공하는 여러 방식의 controller를 설명하고 있다. joint space/task space로 크게 나눠지며 세부적으로는 position control, velocity control, impedance control 등 다양한 모드에 대한 설명이다.

자세한 내용은 역시 이후에 활용해볼 수 있을 것 같다. (추가적인 공부도 필요할 듯)

 

Available Environment

기본적으로 제공하는 다양한 학습 환경에 대한 설명이다. Cartpole부터 시작으로 robot hand, humanoid, quadruped, manipulator등 다양한 로봇에 대한 환경을 제공하고 있고, mujoco스타일의 환경 또한 제공한다고 나와있다. 예제를 실습해보면서 활용하게 될 것 같다.

 

Reinforcement Learning

Isaac Lab을 활용하는 대표적인 이유 중 하나인 RL에 대한 설명이 나와있다. 제공하는 RL script에 대한 설명, 학습 모델 비교를 위한 benchmark등을 설명하고 있다. 튜토리얼 이후 직접 사용해볼 때 참고해보면 좋을 듯 하다.

 

이 밖에도 Imitation Learning, Teleoperation, Data Collection, Demo 등에 대한 설명이 있어 이후에 각 방법등을 사용하려 할때 참고하면 좋을 듯 하다.

(빨리 튜토리얼로 넘어가고 싶은 한국인은 나중에 자세히 보기로 하고 넘어간다ㅎㅎ)

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