분류 전체보기103

• [Omniverse Isaac Sim] Sim2Real #0 시뮬레이터 사전조사 (옴니버스, 유니티, Raisim) 소프트웨어 사전조사 로봇 관련 공모전에 참가하게 되었고 기본적인 시뮬레이션 진행 및 시뮬레이션 한 내용을 강화학습하고 임포팅 하는 과정까지 진행해보고자 한다. 8명으로 팀원이 많아서 기존 자율주행을 진행한 인원들은 기존의 방식으로 진행하고 나는 친구랑 새로운 방식(?)으로 진행할 예정이다.따라서 구글링 후 몇가지 방법 및 시뮬레이터를 찾아보았다. 첫째, Unity robotics 둘째, Nvidia Isaac SIm Nvidia Omniverse VS. Unity 따라서 두개의 프로그램을 비교하는 것이 최우선이였고 다음과 같이 결론을 내었다.​ 구분 엔비디아 유니티 공식문서 여부 O O 예제 제공 여부 O (자료 풍부) O (깃허브 한정) 플랫폼 Nvidia Jetson series RasberryPI .. Omniverse/Isaac Sim 2022. 6. 24.

• 

  Git Pre-Commit 오류 해결 ML-Agents Github Pre-Commit 본 포스팅의 내용은 추 후 Public ML-Agents Github 페이지에서 확인이 가능합니다. Pre-Commit 이란? Git의 Pre-Commit 훅(hook)을 이용하면 작성한 코드 또는 마크다운을 커밋할 때 마다 자동으로 특정 작업을 실행할 수 있습니다. 이번 경우 번역본 Commit전 자동으로 줄 맞춤 및 정렬 기능을 사용하기 위해 사용하였습니다. "Some Checks were not successful" 에러 ML-Agents Github에 PR (Pull & Request)를 하였는데 계속 X표시가 뜹니다. X 표시를 확인해보니 "Some Checks were not successful" 이라는 메세지를 확인할 수 있었습니다. ​Det.. Git 2022. 6. 24.

• 

  Unity ML-Agents 2.1.0 개발환경 및 예제 설치하기 Unity ML-Agents 는 유니티로 빌드한 환경(게임)에 ML-Agents를 이용하여 강화학습을 진행할 수 있습니다. 이를 위한 Unity, Anaconda, Pytorch, ML-Agents 설치 모두 본 포스팅에서 진행할 예정입니다. 저는 컴퓨터 공학 전공도 아니고, 코딩 경험이 적어 위의 내용을 설치하는데 하루정도 소요되었습니다. 하지만 이 글 보고 많은 분들께서 쉽게 설치하셨으면 좋겠습니다. ​ Anaconda, Pytorch, ML-Agents 설치 (30m) 아나콘다 다운로드 사이트에 접속 후, Download를 누릅니다. 현재 파이썬 3.9 버전을 사용하고 있습니다. Python 3.6.1 버전 이상이라면 모두 사용 가능합니다. 다운로드가 완료되면 설치를 진행합니다. Anaconda |.. Unity/Unity ML-Agents 2022. 6. 22.

• 

  Unity ML-Agents 강화학습 보상함수 설계의 중요성 본 내용은 한국정보과학회 SWCC 2021 워크샵에 투고한 논문 중 일부임 보상함수 고찰 목표 강화학습은 최대보상을 갖는 기계학습기법으로써 나는 "보상의 최대화"를 양의 수로 인식하고 있었다. 이에 설계 단계에서 의도하지 않는 행동은 음수 그리고 유도하고 싶은 행동은 양수로 설정하였는데, 몇몇 상황에서 예상하지 못한 학습 결과가 나타났다. 자동차(에이전트)가 벽을 향해 달려가는 현상 다음과 같이 환경을 만들었고 배경 건물을 제외한 흰색 벽과 에이전트가 충돌시 -1점의 감점을 주도록 하였다. 이 때 각각의 에이전트가 도착지에 도착하는 것을 유도하기 위해 각 체크포인트에 +1점부터 공차가 1씩 증가하도록 보상함수를 설계하였고 각각의 에이전트가 서로를 인식하고 피하기 위해 Raysensor 및 코드를 작성하였.. Unity/Unity ML-Agents 2022. 6. 22.

• 

  Unity ML-Agents Gdori 강화학습 (G돌이의 모험) 유니티 코리아 공식 네이버 블로그에 정돈하여 작성하였습니다. 아래의 글을 참고해주세요. 본 글은 회고 및 정리 입니다. ​Unity X G식백과 X ML-Agents (1) 셋팅 Unity X G식백과 X ML-Agents (1) 셋팅 Unity Unity X G식백과 X ML-Agents (1) 셋팅 개발의 민주화라는 유니티의 모토에 맞춰, 유니티를 ... blog.naver.com Unity X G식백과 X ML-Agents (2) QA적용 및 데이터 수집 Unity X G식백과 X ML-Agents (2) QA적용 및 데이터 수집 Unity Unity X G식백과 X ML-Agents (2) QA적용 및 데이터 수집 게임 업계의 관심이 머신러닝에 ... blog.naver.com Overview 하.. Unity/Unity ML-Agents 2022. 6. 21.

• 

  강화학습, 시뮬레이션이 미래다. (Nvidia Isaac Sim vs Unity 3D, Unity ML-Agents) 해당 글은 2021.07 ~ 2021.11 기간동안 여러 프로젝트를 진행하며 느낀 내용, 생각을 정리한 글입니다. ​ 시뮬레이션 환경에서 설계, 제어를 검증할 수 있다면 얼마나 좋을까? 엄청난 시간, 비용이 단축되는 것은 물론이고 재연도 가능하며, 실제 시험장에서 실험이 불가능한 극한의 상황에서도 시뮬레이션이 가능할 것이다 (ex: 건물 붕괴, 비행기 추락) 따라서 해당 분야에 관심이 끌렸고 꾸준히 관련 연구 및 시뮬레이션을 진행하고 있다. 시뮬레이션의 시작 (Unity ML-Agents) Unity는 ML-Agents 패키지를 제공하고 있다. 이는 패키지의 일환으로써 기존 Unity 환경, Asset Store를 사용할 수 있다는 특징을 가진다. 따라서 강화학습을 위한 환경 구현이 매우 쉽고, 기존 데.. Omniverse/Isaac Sim 2022. 6. 21.

• 

  STS304L, STS316L, STS 630, Monel, Hastelloy-C (인장실험, XRD, SEM) 실험 준비 길고 길었던(?) 국가과제가 거의 끝을 보인다. 과제 목적에 맞게 시편 조사를 진행하였고 협업 업체와 상의를 통헤 기존 STS304L, STS316L, STS630에 Monel, Hastelloy-c를 추가하여 진행하였다. 총 25개의 시험 샘플을 진행하였고 파단 이 후 구분을 위해 주기 및 타이 작업을 진행하였다. 수산기공 업체에 가공을 의뢰하였고 특수강의 경우 별도의 업체에서 견적서를 받고 진행하였다. 각 시편마다 4분 길면 13분으로 시험 시간에차이를 보였고 연성과 강성에 따른 차이를 보였다. 실험 조건으로 연신거리 50mm, 시험 속도 3.6mm/s로 진행하였다. 가장 기억에 남는건 Monel 400의 경우 5개의 시편 모두 파단이 나지 않았다는 점, Hastelloy-C의 경우 연신률.. 국가과제 2022. 6. 21.