Wobbly 뒤뚱이 · 한 단계씩 배우기
배우기 전에는 넘어지고, 배우고 나면 해냅니다. 평지 → 경사 → 미끄러운 바닥 → 턱 → 낮은 문, 한 단계씩 ▶ 시작 → 학습하기 → ▶ 시작으로 확인해 보세요.
시뮬레이터 준비 중
이렇게 보여 주세요 (영업·수업 공통)
- 1단계 평지: ▶ 시작 → 조금 가다 넘어집니다. "아직 서는 법을 모릅니다."
- 학습하기: 빠르게 감은 시도가 이어지며 보상 그래프가 올라갑니다. 끝나면 "평지 학습 완료".
- 다시 ▶ 시작: 이번엔 균형을 잡고 결승선에 멈춥니다.
- 다음 단계: 평지만 배운 로봇은 26° 경사에서 밀려 내려오고, 얼음판에서 미끄러지고, 턱에 걸리고, 낮은 문에 부딪힙니다. 단계마다 배우면 해냅니다.
단계별로 배우는 것
| 단계 | 코스 | 배우기 전 → 배운 뒤 |
|---|---|---|
| 1 | 평지 | 기울기만 보고 굴러 넘어짐 → 기울기·속도를 함께 보고 서고 달리기 |
| 2 | 26° 경사 | 비탈에서 힘이 모자라 밀려 내려옴 → 밀리는 만큼 힘을 모아(적분) 끝까지 오르기 |
| 3 | 얼음판 | 평소처럼 달려 바퀴가 헛돌고 미끄러짐 → 살살 가고 살살 서기 |
| 4 | 턱 5·8·11 mm | 천천히 가다 턱에 걸림 → 속도를 붙여 한 번에 넘기 |
| 5 | 낮은 문 135 mm | 그대로 가다 문에 부딪힘 → 문 앞에서 다리를 굽혀 키 낮추기 |
안에서 일어나는 일과 출처
로봇은 매번 MuJoCo 물리 엔진으로 실제로 계산됩니다. 성공·실패는 정해 둔 그림이 아니라 그 순간의 물리 결과이며, 같은 버튼을 누르면 늘 같은 결과가 나오도록 1/60초 간격으로 진행합니다. 단계마다 "배운 솜씨"는 균형 제어 이득·속도·키·행동(문 앞에서 낮추기)의 묶음으로, 엔스크린이 단계별로 미리 찾아 확인해 둔 값입니다. 학습하기 화면(빠른 시도와 보상 그래프, 연습 횟수)은 학습 과정을 이해하기 쉽게 보여 주는 연출이며, 시도마다의 결과는 실제 물리 계산입니다. 실물 로봇의 강화학습은 GPU PC에서 수천 번의 연습이 필요합니다.
로봇 모델은 StackForce Mini(Seeed 공식 URDF·STL, 총질량 540 g)와 같은 하드웨어를 씁니다. 균형 제어기·코스·시뮬레이터 코드는 엔스크린이 작성했고 MuJoCo(Apache-2.0)·three.js(MIT)를 우리 서버에서 불러옵니다.