AI 로봇 만들기 참 쉬운 세상 - NVIDIA Isaac SDK

인공 지능(AI) 기반 로봇 이야기는 이제 식상할 정도로 자주 보는 뉴스입니다. 몇 년 전만 해도 우리에게 친숙한 로봇은 '청소기' 정도였습니다. 그러던 것이 이제는 로봇이 택배나 식사를 배달하고, 로봇이 호텔이나 병원에서 사람을 안내하는 것이 낯설지 않은 시대가 되었습니다. 이들 로봇은 사전에 프로그래밍된 데로 정해진 동작만 하지 않습니다. 스스로 주변 사물을 인식해 목적지까지 가고, 프로그래밍하지 않은 동작도 학습을 통해 스스로 익힐 수 있는 수준까지 발전했습니다. AI 로봇 제작은 실제로 과거보다 간편해졌습니다. 물론 고도의 전문성이 필요한 것은 여전하지만, 개발 생산성을 크게 높이는 NVIDIA Isaac SDK 같은 개발 환경의 발전과 NVIDIA Jetson NANO 등 전력 소모는 적으면서 매우 강력한 컴퓨팅 연산 능력을 지닌 하드웨어 플랫폼의 진화가 맞물리면서 그 어떤 시대보다 AI 로봇 개발의 편의성이 높아졌습니다. 관련해 오늘 포스팅에서는 NVIDIA Isaac SDK 2019.2 버전 출시 소식을 알아보겠습니다.


NVIDIA Isaac SDK는 AI 로봇 개발을 위한 포괄적인 툴을 한데 모아 놓은 도구 상자입니다. SDK는 크게 로봇 엔진, GEMS, 레퍼런스 디자인 및 애플리케이션으로 구성됩니다.



이번 릴리즈에서는 몇 가지 개선 사항이 있는데요, 먼저 로봇 엔진의 경우 엔티티 컴포넌트 아키텍처, 컴퓨테이셔널 그래프, 시각화, 개선된 빌드 시스템이 주요 개선 사항입니다. 간단히 살펴보자면 엔티티 컴포넌트 아키텍처를 채용해 개발자가 로봇 유즈 케이스를 매우 작은 단위의 빌딩 블록으로 만들 수 있게 되었습니다. 특정 로봇 활용 시나리오를 위해 복잡한 구현을 하는 대신 작은 단위의 기능을 정의한 빌딩 블록을 조합하듯 개발할 수 있게 되었네요. 기본 컴포넌트 외에 개발자가 직접 만든 커스텀 컴포넌트도 간단히 추가할 수 있어 여러모로 개발이 수월해질 것 같습니다.

다음으로 컴퓨테이셔널 그래픽을 통해 로봇 애플리케이션을 구성하는 여러 노드 간의 데이터 교환 시 메모리를 최적화해 사용할 수 있게 되었습니다. 다음 개선 사항인 로봇 엔진에 포함된 시각화 프레임워크 덕에 개발자는 웹 브라우저상에서 Isaac WebSight로 디버깅을 할 수 있습니다. 빌드 시스템도 개선되어 의존성 체크도 편해졌습니다.


GEMS는 로봇 애플리케이션에 플러그인 형태로 끼워 넣을 수 있는 기능 모음이라 보면 됩니다. 제공되는 모듈은 다음과 같습니다.


인식: Stereo Depth, Stereo Visual Odometry, Object/AprilTag Detection, Path Seg DNN, CUDA Orb, Superpixels

내비게이션: Lidar based Global Localization, LQR Path Planning, Support for non-circular robot bases

IX - Human Machine Interaction: Audio Keyword Detection

로봇 플랫폼: Segway RMP210

센서: Stereo Camera, Structured Light Depth Camera, Velodyne VLP16 lidar, IMU

다음으로 주목할 것은 Isaac SIM입니다. 이는 가상 환경에서 로봇을 시뮬레이션해 볼 수 있게 돕는 기능이라 보면 됩니다. 유니티, 언리얼 등 게임 엔진을 지원해서 그런지 시뮬레이션의 사실감과 몰입감이 대단하네요.


세 번쩨 요소인 레퍼런스 디자인 및 애플리케이션의 경우 다음과 같이 멋진 레퍼런스 두 개가 새로 추가되었습니다.




이상으로 간단히 NVIDIA Isaac SDK 2019.2에 대해 알아보았습니다. SDK와 관련 문서 다운로드는 Isaac 페이지에서 하면 됩니다.


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