기존 mujoco_control_replay 카드에서 Menagerie Franka+Robotiq 위에 R2SEnv 기반과 joint-target replay 인프라를 확보했다. 다음 단계는 이 환경이 DROID 녹화 stack episode(GuptaLab+553d1bd5+2023-05-19-10h-38m-49s)를 "물리적으로 그럴듯하게" 재현할 수 있는지 controller fit부터 접촉 timing까지 정량적으로 검증하는 것이었다. 목표는 최종 twin 승인이 아니라, 각 gate(controller/physics/mass/delay)를 개별적으로 PASS/FAIL/UNVERIFIABLE로 분리해 어디가 막혀 있는지 명확히 하는 것이다.
Free-space 후보(job 125299)에서 fit-only 방식으로 kp=1, kd=2를 골랐고, 소스가 지원하는 hybrid hypothesis(job 125305)로 kp=1, kd=2 (fit q RMSE 0.009550)을 얻은 뒤, 4-scale refine(job 125316)에서 holdout을 쓰지 않고 fit q RMSE만으로 Kq=1, Kx=1, Kqd=2, Kxd=1을 최종 선택했다. Mount fit(job 125279)은 -45° yaw observational hypothesis를 선택했으며, mount_source_evidence.md는 DROID 공식 조립 가이드/Franka Robotics endeffector-config.json을 대조해 T_attachment_to_robotiq_base = translation(0,0,0.0108m)·Rz(-90°) 후보를 유도했다 — 단, 공식 소스 어디에도 2023년 물리 flange 수치 transform은 없어 이는 render-fit 후보일 뿐 역사적 캘리브레이션이 아니다.
Hybrid replay(job 125324)가 시뮬레이션 stack에 도달한 뒤, 두 개의 독립적 적분 스텝(1ms=job 125336, 0.5ms=job 125337)으로 수렴성을 검사했다. 접촉 이벤트는 사전선언 10ms debounce 게이트로 판정했다. 별도로 mass array(job 125343: 0.05/0.1/0.2kg)와 delay diagnostic(job 125342: 80ms fit-width)을 돌려 물리 파라미터 민감도를 확인했다. g001_closure.md는 데이터 프로토콜을 configs/eval_split.json=FROZEN_NONBLIND_OBSERVATIONAL_PROTOCOL로 동결해, fit episode(10:38:49) 외 두 검증 후보 episode(10:39:59, 11:11:36)를 nonblind validation으로만 쓰고 test는 비워두었다. 마지막으로 FrozenEnv facade + scoped API 하드닝(ed11904b…)이 완료돼 root 스위트 34개 테스트 중 33 pass, GPU skip 1건으로 리뷰를 통과했다.
| Gate | 측정치 | 기준 | 상태 |
|---|---|---|---|
| Frozen controller fit (job 125316) | EE fit 7.4269mm / holdout 3.38494mm, orientation 1.168° | free-space model/FK residual만 | LIMITED |
| Position timestep convergence (125336 vs 125337) | orange 1.3336→1.3427mm, green 0.814mm | <2mm | PASS |
| Contact-event timing | grasp 9ms, orange-table loss 13ms, first orange-green 14ms, bounce 60–64ms, release 0.5ms | 사전선언 10ms | FAIL |
| Mass identification (job 125343) | 0.05/0.1/0.2kg 모두 stack 유지, endpoint 변동 ~8.2mm | 질량 식별 | UNVERIFIABLE |
| Delay sensitivity (job 125342) | 80ms fit-width delay로 2s stack 도달, raw gap prior 85mm | 실측 delay | LIMITED |
Scoped API hardening (ed11904b…) | root 34 tests run / 33 pass / 1 expected GPU skip | code review | 승인(scoped) |
Joint-target replay는 "그럴듯한 stack"을 만들 정도로는 안정적이지만, real capture와 접촉 타이밍까지 맞추는 "faithful twin"에는 한참 못 미친다. Controller gain을 아무리 정교하게 fit해도(EE RMSE 3.4mm) 접촉 이벤트 timing 게이트를 통과하지 못하는 것은, sim-to-real gap의 병목이 controller/IK보다 미보정 물리 파라미터(mass·friction·gripper force)에 있음을 시사한다. 이는 별도 카드의 Cartesian action replay 실패 원인 분석(IK 알고리즘 불일치)과는 독립적인 축의 문제로, 두 축(IK 정확도 vs 물리 파라미터)을 분리해서 접근해야 한다는 근거가 됐다.
물리 파라미터(mass/friction/gripper force)를 실측할 계측 장비가 없어 현재 범위 내에서는 근본적으로 identifiable하지 않다. 10ms 접촉 timing 게이트 자체가 real-world exposure/timestamp 동기화가 검증되지 않은 상태에서 정의된 기준이라, 게이트 완화 또는 대체 지표가 필요할 수 있다.
Cartesian action replay 카드(별도)의 source IK bridge가 causal 통합에 성공하면, 그 위에 이번 controller fit을 재적용해 접촉 timing이 개선되는지 재평가한다. 또한 g001_closure로 동결된 두 validation episode(10:39:59, 11:11:36)에 대해 동일한 controller/physics gate를 cross-episode로 재실행해 105mm mass/friction 민감도가 다른 episode에서도 동일한지 확인한다.