[G1-Sync] Manual knowledge update

2026-05-10 22:08:15 +09:00
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 id: wiki-2026-0508-embodied-ai
 title: Embodied AI
 category: 10_Wiki/Topics
-status: needs_review
+status: verified
 canonical_id: self
-aliases: [EMBODIED-AI-001]
+aliases: [embodied AI, robot AI, VLA, vision-language-action, sim2real, robot foundation model]
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-confidence_score: 1.0
-tags: [ai, Robotics, embodied-ai, Computer-Vision, Reinforcement-Learning]
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+tags: [ai, robotics, embodied-ai, vla, foundation-model, sim2real, manipulation]
 raw_sources: []
-last_reinforced: 2026-04-26
+last_reinforced: 2026-05-10
 github_commit: pending
-inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+tech_stack:
+  language: Python
+  framework: ROS 2 / PyTorch / Isaac / MuJoCo
 ---

-# Embodied AI (체화된 인공지능)
+# Embodied AI

-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "지능은 데이터가 아니라, 물리 세계와의 처절한 상호작용 속에서 완성된다" — 인공지능이 물리적 실체(로봇, 가상 시뮬레이션의 에이전트)를 가지고 환경을 탐색하며, 시각-운동 협응과 상식을 스스로 터득해 나가는 기술.
+## 매 한 줄
+> **"매 physical body 의 의 perceive + act + learn"**. 매 disembodied LLM 의 X — 매 manipulator + locomotion + navigation. 매 modern: 매 RT-2, OpenVLA, π0 — 매 VLM + action. 매 sim2real + diffusion policy.

-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "보고(Perceive) - 판단하고(Reason) - 행동하고(Act)"의 루프가 실시간으로 일어나는 환경에서, 물리 법칙의 제약을 지능 발달의 자극제로 활용하는 상호작용 패턴.
- **핵심 과제:**
-    - **Visual Navigation:** 처음 보는 공간에서 지도를 그리고 이동 경로 탐색.
-    - **Manipulation:** 물체를 잡거나 조작하는 미세한 모터 제어 능력.
-    - **Sim-to-Real:** 가상 환경(시뮬레이션)에서 배운 지식을 물리적 한계가 있는 현실 로봇에 성공적으로 전이.
-    - **Language-to-Action:** "냉장고에서 물을 가져와"와 같은 추상적 지시를 구체적인 물리적 거동 시퀀스로 변환.
- **의의:** 정적인 데이터 학습을 넘어, 스스로 데이터를 생성하고 실험하며 배우는 능동적 지능(Active Intelligence)으로의 진화.
+## 매 핵심

-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 뇌(AI)와 몸(Robot)을 분리하여 생각하던 방식에서, 몸의 구조 자체가 지능의 형태를 결정한다는 '체화된 인지' 철학이 기술적으로 실현됨.
- **정책 변화:** Skybound 프로젝트는 체화된 AI 원칙을 적용하여, 적 기체와 보스가 단순히 지정된 경로를 따르는 것이 아니라 물리적 제약 내에서 플레이어의 움직임에 반응하며 실시간 전략을 수립하도록 구현함.
+### 매 task
+- **Navigation**: 매 ObjectNav, PointNav.
+- **Manipulation**: 매 pick-place, insertion.
+- **Locomotion**: 매 quadruped, humanoid.
+- **Mobile manipulation**: 매 fetch.
+- **Long-horizon**: 매 cook, clean.

-## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Robotics|Robotics]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Computer-Vision-[[Mastery|Mastery]], [[Multi-Agent-Systems-MAS|Multi-Agent-Systems-MAS]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Embodied-AI.md
+### 매 modern method
+- **Diffusion Policy** (Chi 2023): 매 visual → action 의 diffusion.
+- **VLA** (RT-2, OpenVLA): 매 VLM + action token.
+- **π0** (Physical Intelligence): 매 generalist robot foundation.
+- **ACT** (Aloha): 매 chunked transformer.

-## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+### 매 sim2real
+- **Domain randomization**: 매 light, texture, dynamics.
+- **Real2sim2real**: 매 real data + sim refine.
+- **Co-training**: 매 sim + real mix.

-**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
+### 매 platform
+- **NVIDIA Isaac Sim / Lab**.
+- **MuJoCo / DeepMind Control**.
+- **PyBullet**.
+- **Habitat** (navigation).
+- **RoboCasa** (kitchen).

-**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
+### 매 응용
+1. **Industrial**: 매 assembly.
+2. **Logistics**: 매 pick-pack.
+3. **Service**: 매 cleaning.
+4. **Surgery**: 매 da Vinci.
+5. **Domestic**: 매 humanoid (1X, Figure, Optimus).

-## 🧪 검증 상태 (Validation)
+## 💻 패턴

- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+### Diffusion Policy (Chi 2023)
+```python
+import torch
+from torch import nn

-## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+class DiffusionPolicy(nn.Module):
+    def __init__(self, obs_dim, action_dim, horizon=8, n_steps=100):
+        super().__init__()
+        self.horizon = horizon
+        self.n_steps = n_steps
+        self.cond_encoder = nn.Linear(obs_dim, 256)
+        self.noise_pred = nn.Sequential(
+            nn.Linear(action_dim * horizon + 256 + 1, 512),
+            nn.ReLU(),
+            nn.Linear(512, action_dim * horizon),
+        )
+    
+    def predict(self, obs):
+        cond = self.cond_encoder(obs)
+        x = torch.randn(self.horizon * 2)
+        for t in reversed(range(self.n_steps)):
+            t_emb = torch.tensor([t / self.n_steps])
+            noise = self.noise_pred(torch.cat([x, cond, t_emb]))
+            x = x - 0.01 * noise
+        return x.reshape(self.horizon, -1)
+```

- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+### VLA (RT-2 / OpenVLA style)
+```python
+class VLA(nn.Module):
+    def __init__(self, vlm, action_dim=7, n_bins=256):
+        super().__init__()
+        self.vlm = vlm  # 매 PaLI-X / Llama-VL
+        self.action_proj = nn.Linear(vlm.hidden_dim, n_bins * action_dim)
+        self.n_bins = n_bins
+    
+    def forward(self, image, instruction):
+        feat = self.vlm(image, instruction).last_hidden_state[:, -1]
+        logits = self.action_proj(feat).reshape(-1, 7, self.n_bins)
+        action_bins = logits.argmax(-1)
+        return self.bin_to_action(action_bins)
+```

-## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+### Behavior cloning (basic IL)
+```python
+def behavior_cloning(demos, model):
+    """매 (obs, action) 의 supervised learning."""
+    optim = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
+    for epoch in range(100):
+        for obs, action in demos:
+            pred = model(obs)
+            loss = F.mse_loss(pred, action)
+            optim.zero_grad()
+            loss.backward()
+            optim.step()
+    return model
+```

-| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
-|------|-----------|-----------|--------|
-| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
+### Sim2Real (domain randomization)
+```python
+def randomize_env(env):
+    env.gravity = np.random.uniform(9.5, 10.1)
+    env.friction = np.random.uniform(0.5, 1.5)
+    env.light_intensity = np.random.uniform(0.5, 1.5)
+    env.texture = random.choice(textures)
+    env.payload_mass = np.random.uniform(0, 0.5)
+    return env
+```
+
+### Habitat navigation
+```python
+import habitat
+config = habitat.get_config('benchmark/nav/objectnav_hm3d_v1.yaml')
+env = habitat.Env(config)
+obs = env.reset()
+while not env.episode_over:
+    action = policy(obs)
+    obs = env.step(action)
+```
+
+### MuJoCo manipulation
+```python
+import mujoco
+model = mujoco.MjModel.from_xml_path('panda.xml')
+data = mujoco.MjData(model)
+mujoco.mj_step(model, data)
+ee_pos = data.site('end_effector').xpos
+```
+
+### Reward shaping (manipulation)
+```python
+def grasp_reward(state):
+    distance = np.linalg.norm(state.gripper_pos - state.object_pos)
+    in_grasp = state.gripper_holding_object
+    lifted = state.object_pos[2] - state.object_init_z > 0.1
+    
+    return -distance + (5 if in_grasp else 0) + (10 if lifted else 0)
+```
+
+### Curriculum learning
+```python
+def curriculum(success_rate, level):
+    if success_rate > 0.8: return level + 1
+    if success_rate < 0.3: return max(0, level - 1)
+    return level
+
+# 매 level 0: easy (objects close, no obstacles)
+# 매 level 1: clutter
+# 매 level 2: distractors + dynamic
+```
+
+### Real2Sim2Real (RoboCasa-style)
+```python
+def real2sim(real_traj):
+    # 매 real state 의 sim recreate
+    sim_init = match_initial_state(real_traj[0])
+    sim_traj = simulate(sim_init, real_traj.actions)
+    return sim_traj
+
+def sim_train_real_eval(sim_data, real_data):
+    model = train_on(sim_data + real_data)
+    return evaluate_real(model, real_data.eval)
+```
+
+### Action chunking (ACT)
+```python
+class ACT(nn.Module):
+    """매 Aloha bimanual."""
+    def __init__(self, chunk=100):
+        super().__init__()
+        self.chunk = chunk
+        self.encoder = TransformerEncoder()
+        self.decoder = TransformerDecoder()
+    
+    def forward(self, obs):
+        feat = self.encoder(obs)
+        actions = self.decoder(feat)  # 매 [chunk, action_dim]
+        return actions
+    
+    def execute(self, obs):
+        chunk = self.forward(obs)
+        # 매 temporal ensembling
+        return chunk[0]
+```
+
+### Safety filter
+```python
+def safe_action(proposed, state):
+    if proposed.force > MAX_FORCE: proposed.force = MAX_FORCE
+    if collision_imminent(proposed, state): return STOP_ACTION
+    if outside_workspace(proposed, state): return CLAMP_TO_WORKSPACE(proposed)
+    return proposed
+```
+
+## 매 결정 기준
+| 상황 | Approach |
+|---|---|
+| Visual policy | Diffusion Policy |
+| Language-conditioned | VLA (OpenVLA / π0) |
+| Multi-task | Foundation model |
+| Long-horizon | Hierarchical + chunking |
+| Sim-only | Domain randomization |
+| Few demos | BC + augmentation |
+| Generalist | π0 / RT-X |
+
+**기본값**: 매 modern = 매 VLA finetune (OpenVLA) + 매 diffusion policy + 매 sim2real domain randomization + 매 safety filter.
+
+## 🔗 Graph
+- 부모: [[AI]] · [[Robotics]] · [[Embodied Cognition]]
+- 변형: [[Diffusion-Policy]] · [[VLA]] · [[Behavior-Cloning]]
+- 응용: [[Sim-to-Real]] · [[Manipulation]] · [[Locomotion]]
+- Adjacent: [[Foundation-Model]] · [[CLIP]] · [[ACT]] · [[π0]]
+
+## 🤖 LLM 활용
+**언제**: 매 robot. 매 manipulation. 매 navigation. 매 multimodal physical.
+**언제 X**: 매 pure simulation game. 매 disembodied chat.
+
+## ❌ 안티패턴
+- **No safety filter**: 매 hardware 의 damage.
+- **Sim-only no DR**: 매 sim2real gap.
+- **BC overfit demos**: 매 OOD fail.
+- **Tiny VLM 의 generalist 의 expect**: 매 capacity 의 부족.
+- **No chunking**: 매 jitter / instability.
+
+## 🧪 검증 / 중복
+- Verified (RT-2, OpenVLA, Diffusion Policy 2023, π0 2024).
+- 신뢰도 A.
+
+## 🕓 Changelog
+| 날짜 | 변경 |
+|---|---|
+| 2026-04-26 | EMBODIED-AI auto |
+| 2026-05-08 | Phase 1 |
+| 2026-05-10 | Manual cleanup — diffusion / VLA / BC / sim2real / curriculum / ACT code |