로봇 제어
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Sim-to-Real Transfer 완전 가이드: 시뮬레이션 강화학습을 실제 로봇에 적용하는 방법
Sim-to-Real Transfer란? 강화학습(Reinforcement Learning)은 에이전트가 환경과 상호작용하며 최적의 정책을 학습하는 방법입니다. 그런데 실제 로봇으로 수만 번의 시행착오를 반복하는 것은 시간, 비용, 안전 측면에서 현실적이지 않습니다. 이 문제를 해결하는 접근법이 바로 Sim-to-Real Transfer입니다. 시뮬레이션 환경에서 충분히 훈련한 뒤, 학습된 정책을 실제 로봇에 그대로 이식하는 기술입니다. 핵심…