조사 결과 실행 가능한 코드는 BrickSim뿐이었다. LEGO 규격 그대로 방법론을 먼저 검증하기로 하고, B200에서 Isaac Sim 5.1이 도는지와 expert로 IL 데이터를 만들 수 있는지를 확인했다.
BrickSim(commit cbd5de3)을 설치하고, upstream expert CLI가 이미지 프레임만 저장하는 한계 때문에 episode 단위 수집기 scripts/collect_expert.py를 새로 작성했다. BrickSim 소스는 수정하지 않았다.
| 문제 | 원인 | 해결 |
|---|---|---|
libvulkan.so.1 / libGL.so.1 없음 | login·worker 이미지에 userland 라이브러리 부재 | deb를 root 없이 받아 syslibs/root에 풀고 LD_LIBRARY_PATH에 추가 |
| worker에서 USD file not found | worker pod은 Omniverse S3 접근 불가 | 자산 97 MB를 assets/nucleus에 미러, asset root 설정 변경 |
| RGB 프레임에서 로봇·브릭이 안 움직임 | Fabric off + headless kit의 updateToUsd=false | --/physics/updateToUsd=true |
| reset 직후 첫 프레임이 이전 장면 | 물리 step 전에 렌더 | 첫 step은 zero action, 기록 제외 |
| 실행 | Episodes | 성공 | Timeout | 오연결 | 낙하 | 소요 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| state expert 평가 (job 178995) | 300 | 263 | 35 | 2 | 0 | 1분 39초 |
| RGB demo 수집 (job 179015) | 600 | 545 | 50 | 3 | 2 | 1시간 12분 |
| y 구간 (m) | 성공률 | n |
|---|---|---|
| 0.16–0.20 | 68% | 69 |
| 0.20–0.24 | 94% | 77 |
| 0.24–0.28 | 96% | 73 |
| 0.28–0.32 | 91% | 81 |

조사 단계의 최대 위험이던 B200에서의 RTX 렌더링이 해소되어 시뮬 기반 실험이 가능해졌다. 다만 현재 task는 2x4 브릭 1개를 한 번 꽂는 약 2초짜리라서, 연구 동기인 다단 조립을 다루려면 env 확장이 필요하다.
expert 실패 13%가 demo 분포에서 빠진다. 카메라에서 브릭이 수 픽셀 크기이고 hand 카메라는 파지 중 브릭이 안 보인다.
NPZ → LeRobot 변환, Diffusion Policy baseline 학습, sim closed-loop 평가. 이후 WorkBenchMark YAML 기반 다단 조립 env.