초기 160 + 추가 240
동일 시뮬레이터의 무작위 조건 반복
PERCEPTION → CONTROL / EXPERIMENT 03
동작을 읽고,
물리적 오차를 줄이다.
영상에서 얻은 팔 동작을 토크로 실행하고, 관절 피드백으로 수정합니다.
성공뿐 아니라 누락 검출의 개선과 실제 영상에서의 실패도 함께 공개합니다.
VIDEO
관절 추정→TARGET
목표 궤적→TORQUE
제어기→PHYSICS
MuJoCo관절 센서 → 제어기로 피드백 ↶
관절 추정→TARGET
목표 궤적→TORQUE
제어기→PHYSICS
MuJoCo관절 센서 → 제어기로 피드백 ↶
고정 몸통 · 평면 팔 4관절 · 기록된 GPU 추론 + 물리 시뮬레이션. 이 웹페이지는 저장된 결과를 재생합니다.
PD-only → FF+PD
새 시드 20쌍 · 같은 PD 이득
기준 영상 관측 실패로 모두 판단 불가
음성 5개도 검출 성공으로 세지 않음
01 / PHYSICAL FEEDBACK외란이 생겼을 때,
외란이 생겼을 때,
제어기는 어떻게 달라질까?
명목 모델의 토크만 재생하는 방법에 더해,
실제 대조군인 PD 제어와 FF+PD를 비교했습니다.
FRESH SEEDS 200–219 · 240 EPISODES
같은 조건, 세 가지 제어 방법
완료 기준: 지정된 5개 구간마다 4관절 오차가 모두 12° 이내로 0.35초 이상 유지. 전체 춤의 정확도나 안정적인 전신 균형을 뜻하지 않습니다.
RECORDED PHYSICS / ORIGINAL SEED 100
복합 외란 · 실패 포함실제 MuJoCo 실행 영상
주황: 목표 / 색상 로봇: 실제 상태영상은 초기 실험의 FF-only와 FF+PD 비교입니다. 위의 추가 PD 비교와 시드가 다릅니다.
관절 추종 그래프와 해석 보기
초기 복합 외란 실험에서 FF+PD는 20회 중 8회만 5개 목표 구간을 모두 충족했습니다. 추가 평가에서는 14/20이었으며, 이를 초기 결과와 합쳐 좋은 수치만 제시하지 않습니다.
영상의 관절 좌표에서 모터 토크까지
합성 기준 영상의 2D 팔 각도를 평면 4관절 목표로 변환했습니다. 중력·관성·감쇠가 있는 모델을 500Hz로 적분하고, 모터 출력 저하와 외부 토크를 가했습니다.
피드백은 이상적인 관절 센서를 사용합니다. 카메라가 실시간으로 제어 루프에 들어가는 시스템은 아닙니다.
약한 기준을 이겼다는 것만으로는 부족하니까
토크 재생은 기본 조건에서도 불안정했습니다. 그래서 PD-only를 추가하고 새 시드에서 설정을 고정해 다시 비교했습니다.
복합 조건의 평균 오차는 줄었지만 완료는 13/20 → 14/20입니다. 완료율의 뚜렷한 개선을 주장하지 않습니다.
02 / HUMAN MOTION · NEGATIVE TESTS틀린 동작을 구분하는가?
틀린 동작을 구분하는가?
판단하지 못하는 때도 있는가?
팔 올리기 2회의 다섯 단계를 검사합니다.
실제 연속 구간 4개 + 편집 대조군 4개.
동결 평가 결과: 8개 모두 판단 불가.
양성 3개·음성 5개의 정답을 추론 전에 고정했습니다. 기준 인물의 관절이 충분히 관측되지 않아 모든 비교를 보류했습니다. ‘틀린 동작을 맞게 검출했다’는 결과가 아닙니다.
TWO CAPTURES / THREE VISIBLE PERFORMANCES
기준과 수행, 그리고 관측 근거
기준 영상DVIDS · 15fps
수행 영상
0.00 s
두 영상의 전체 길이를 비례해 재생합니다. 시각적 시간 대응이며 판정 알고리즘의 정렬 결과가 아닙니다. 관절이 없으면 보간하지 않습니다.
시각적 순서 라벨 · 전문가 등급 아님
기준 영상 품질과 별도 지표
단계 증거는 진단용입니다. 일부 단계가 관측되어도 기준 전체가 유효하지 않으면 합격 판정을 내리지 않습니다.
불완전한 기준 영상 대신, 동작 조건을 직접 지정하면?
‘내림 → 머리 위 → 내림 → 머리 위 → 내림’을 관절 관계와 유지 시간으로 검사하는 별도 보완 구현입니다. 위 평가를 본 뒤 같은 8개 영상에 적용했으므로 독립 테스트 성능이 아닙니다.
| 사례 | 라벨 | 자료 유형 | 동결 판정 | 사후 보완 |
|---|
서로 다른 촬영 2개에서 얻은 세 사람의 수행이며, 8개의 독립 인물 실험이 아닙니다. DVIDS의 두 인물은 같은 촬영·지시를 공유합니다. 팔의 순서만 검사하며 다리·운동 자세·춤 실력을 평가하지 않습니다.
03 / V1 → V2 · DEVELOPMENT REGRESSION평균 유사도가 놓친 생략,
V1 원본 실험 보기 ↗평균 유사도가 놓친 생략,
단계별 증거로 다시 검사했습니다.
필수 단계 + 유지 시간 + 순서
선택된 표본을 두 단계 완료에 재사용하지 않습니다. 관측 불가 표본은 유지 시간을 채우지 못합니다. 다만 표본 사이의 짧은 가림을 놓칠 수 있는 한계가 감사에서 확인됐습니다. 기준의 단계 자체를 확인할 수 없으면 ‘판단 불가’로 남깁니다.
개선과 보류를 구분
합성 영상의 중간 생략은 새 검증기가 검출했습니다. 짧은 실제 Floss의 누락·순서 문제는 검출 성공이 아니라 판단 보류로 바뀌었습니다. 이 21개는 이미 본 개발 사례입니다.
| 사례 | V1 | V2 | 해석 |
|---|
REPRODUCIBLE PHYSICAL AI CASE STUDY
주장은 결과의 범위만큼.
지각 → 명시적 목표 → 물리 제어 → 정량 평가를 연결한 사례입니다.
전신 로봇의 균형·접촉, 3D 복원, 실물 로봇 검증은 포함하지 않습니다.