빠른 시작

이 가이드는 Easy Trainer의 9단계 워크플로우를 처음부터 끝까지 한 번 경험하는 워크스루입니다. Tutorial Mode(시뮬레이터 기반)로 진행되므로 실제 로봇 없이도 모든 단계를 그대로 따라할 수 있습니다.

1. 튜토리얼 모드 켜기 #

먼저 시뮬레이터를 부팅하고 화면 가이드를 켭니다.

1. 사이드바 하단의 Tutorial Mode 토글을 켭니다.

   토글 옆에 "Switching…" → "Sim running" 순서로 상태가 바뀝니다.

   

2. (선택) Pipeline Guide로 전체 흐름을 미리 봅니다.

   사이드바의 Pipeline Guide 버튼을 누르면 Sensors → Robots → Assembly → Workspace → Training → Inference 6단계 설명을 볼 수 있습니다.

   

2. 센서 확인하기 #

튜토리얼 모드에서는 시뮬레이션 카메라가 자동으로 등록되어 있습니다. 라이브 프리뷰가 잘 나오는지 확인합니다.

1. 사이드바에서 Sensors를 엽니다.

   

2. 센서 카드의 토글을 켭니다.

   상태 배지가 OFFLINE → LOADING → ONLINE 순서로 바뀝니다. ONLINE(파란색)이 되면 정상입니다.

   

3. 카드 이미지를 클릭하면 하단에 라이브 프리뷰가 표시됩니다.

   WebRTC 스트림이 끊김 없이 흐르면 OK입니다.

   

3. 로봇 움직임 확인 #

1. Robots → Management로 이동합니다.

   

2. 로봇 카드의 토글을 켭니다.

   상태가 ONLINE이 되면 하단에 RobotPendant가 활성화됩니다.

   

3. RobotPendant에서 각 관절을 직접 움직입니다.

   조인트별 − / + 버튼으로 현재 자세를 조정할 수 있습니다. Step size 입력으로 한 번에 움직이는 양을 조절합니다.

   

4. IK 제어로 엔드이펙터를 직교 좌표로 움직여 봅니다.

   x / y / z (위치) + roll / pitch / yaw (자세)를 ±값으로 조정합니다. IK 옵션이 활성화된 로봇에만 표시됩니다.

   

4. Assemble 추가하기 #

Assembly는 여러 로봇을 하나의 Agent 단위(좌/우 팔, 그리퍼 등)로 묶는 개념입니다.

1. Robots → Assemble로 이동하고 하단의 New 탭을 엽니다.

   

2. 우측 패널에서 로봇 카드를 클릭하면 Left / Right 버튼이 나타납니다.

   원하는 위치에 배치합니다. single_arm 역할은 좌/우 팔, tool 역할은 좌/우 그리퍼로 들어갑니다.

   

3. 좌측 캔버스에 조립 결과가 그려지는지 확인합니다.

   

4. Assembly 이름을 입력합니다.

   

5. Save를 누르면 그리드에 새 카드가 생성됩니다.

   

5. 키보드 텔레오퍼레이션 테스트 #

1. Robots → Teleoperation으로 이동합니다.

   카드 우측 하단의 키보드 아이콘은 항상 사용 가능, 게임패드 아이콘은 Easy Controller가 설정되어야 활성화됩니다. 지금은 키보드만 테스트합니다.

   

2. 카드 우상단의 ⚙️ 버튼을 눌러 Teleoperation Setting을 엽니다.

   

3. Keyboard 탭에서 키 매핑을 확인합니다.

   왼팔/오른팔별로 어떤 키가 어떤 축에 매핑되는지 표로 정리되어 있습니다. Step size로 한 번에 움직이는 양을 조절합니다.

   

4. 다이얼로그를 닫고 하단 콘솔에서 Start Keyboard Teleop을 누릅니다.

   포커스가 콘솔에 있는 상태에서 매핑된 키를 누르면 로그에 키 이벤트가 찍히고 시뮬 로봇이 움직입니다.

   

6. 워크스페이스 만들기 #

워크스페이스는 한 작업(task) 단위로 센서/로봇/데이터셋을 묶어둔 컨테이너입니다.

1. 사이드바의 Workspace로 이동하고 셀렉트에서 Create New Workspace +를 선택합니다.

   

2. 이름을 입력하고 Create를 누릅니다.

   

3. setting 탭에서 Sensor Setting을 펼치고 + Add Sensor로 시뮬 카메라를 추가합니다.

   

4. 추가한 센서를 클릭하면 우측 본문에 crop / rotation 패널이 열립니다.

   드래그로 crop 영역을 설정하거나, Cropped Area의 x1/y1/x2/y2를 직접 입력할 수 있습니다. Rotation으로 90/180/270도 회전도 가능합니다.

   

5. Robot Setting을 펼치고 4단계에서 만든 Assembly를 선택합니다.

   

6. 로봇을 선택하면 Home Pose 패널이 열립니다.

   먼저 RobotPendant 등으로 원하는 자세를 만든 뒤, Home Pose 섹션의 sync 버튼으로 현재 자세를 가져오고 save로 저장합니다. 데이터 수집 시작 시 로봇이 항상 이 자세로 먼저 돌아갑니다.

   

7. Task Setting을 펼치고 Episode Length를 설정합니다.

   한 에피소드의 최대 프레임 수입니다. 기본값(예: 100)으로 시작해도 됩니다.

   

8. data 탭으로 가서 + Add Dataset Folder로 데이터셋을 만듭니다.

   

7. 데이터 수집 (10 에피소드) #

1. 우측 MonitoringWindow에 센서 피드와 로봇 상태가 모두 보이는지 확인합니다.

   상단에 카메라 뷰, 그 아래에 각 관절의 현재값/목표값이 화살표로 표시됩니다.

   

2. 하단 셋업 행을 설정하고 REC 버튼 위 🏠 뱃지를 켭니다.

   • Dataset: 6단계에서 만든 데이터셋 선택
   • Language Instruction: 작업 지시 (예: "그릇을 집어서 옮긴다")
   • Teleop Type: keyboard
   • 🏠 뱃지: 파란색(ON)으로 켭니다. 회색(OFF)이면 클릭해서 활성화. ON이면 매 에피소드 시작 시 워크스페이스의 Home Pose로 자동 이동합니다.

   

3. REC 버튼을 누르면 로봇이 Home Pose로 이동한 뒤 수집이 시작됩니다.

   "Moving to Home Pose" 스피너가 떠 있는 동안에는 키 입력이 무시됩니다.

   

   수집이 시작되면 progress bar와 SUCCESS / DONE / STOP 버튼이 나타납니다.

   • SUCCESS (C) — 동작이 잘 됐을 때 누름. 성공 라벨로 저장됩니다.
   • DONE — 한 에피소드를 완료하고 데이터셋에 저장합니다.
   • STOP — 에피소드를 버림. 데이터셋에 저장되지 않습니다.

   설정한 Episode Length만큼 시간이 지나거나 DONE을 클릭하면 그 에피소드가 데이터셋에 저장됩니다. 에피소드 종료 후에는 다음 에피소드가 자동으로 시작되니 같은 동작을 10번 반복합니다.

4. data 탭에서 데이터셋을 펼쳐 10개 에피소드가 쌓였는지 확인합니다.

   

8. ACT로 학습하기 #

1. 사이드바에서 Train으로 이동합니다.

   상단에서 같은 워크스페이스를 선택하면 stepper가 나타납니다. Step 1: Select Datasets가 활성화됩니다.

   

2. 방금 만든 데이터셋 카드를 선택하고 Continue를 누릅니다.

   카드 우상단의 체크박스가 켜지고 테두리가 파란색으로 바뀝니다.

   

3. Step 2에서 Policy 셀렉트의 Create New Policy +를 누릅니다.

   

4. Policy Type을 ACT로 선택하면 ACT 파라미터 폼이 표시됩니다.

   기본값을 그대로 두고 이름만 입력해 Save 후 Continue.

   

5. Step 3 — Train Model에서 Training Server URL을 입력하고 옆 버튼으로 헬스체크합니다.

   런처에서 로컬 학습 서버를 켰다면 http://localhost:5100. 우측에 GPU Available 배지가 보이면 정상입니다.

   

6. Checkpoint Name을 입력하고 Start Training을 누릅니다.

   TrainingDialog가 열리고 progress bar + Train/Validate Loss 차트 + 콘솔이 표시됩니다.

   

7. 학습이 끝나면 우하단 floating 버튼이 회색(완료)으로 바뀝니다.

   클릭하면 다이얼로그를 다시 열어 최종 loss와 best epoch을 확인할 수 있습니다.

   

9. 추론 실행 #

1. Workspace로 돌아가 inference 탭을 엽니다.

   방금 만든 체크포인트가 카드로 보입니다.

   

2. 체크포인트 카드를 클릭하면 우측 MonitoringWindow에 inference 헤더가 나타납니다.

   • Hz: 추론 주기 (예: 30)
   • 🏠 배지: 추론 시작 시 Home Pose로 먼저 이동할지 (파란색=ON, 회색=OFF)

   

3. Start Inference를 누르면 정책이 실시간으로 액션을 추론하기 시작합니다.

   화면 상단에 두 배지가 표시됩니다.

   • Succeed (녹색이면 > 0.7) — 학습된 성공 분포와의 유사도

   동작이 마음에 들지 않거나 위험해 보이면 Stop을 눌러 즉시 멈춥니다.

   

10. 플래너로 묶어 실행하기 #

마지막으로, 방금 만든 체크포인트를 플래너에 넣어 시작 자세 이동 → 추론 → 대기를 한 번에 실행해 봅니다. 정책이 끝나는 시점이 매번 다른 작업도 한 줄짜리 플랜으로 자동화할 수 있습니다.

1. 사이드바에서 Planner로 이동하고 상단 드롭다운 → + Create New Planner를 누릅니다.

   이름을 입력하고 CREATE를 누르면 빈 플래너가 생성됩니다.

   

2. 좌측 패널의 + ADD WORKSPACES 버튼으로 6단계에서 만든 워크스페이스를 추가합니다.

   

3. 가운데 패널의 새 블록 버튼으로 블록을 3개 추가합니다.

   • Joint Position — 시작 자세로 이동 (워크스페이스 선택 후 펜던트로 자세를 만들고 현재 자세 적용으로 저장)
   • Checkpoint — 9단계에서 만든 체크포인트 선택 + 시간(예: 10초) + Hz 입력
   • Time Sleep — 1–2초 대기

   

4. 가운데 패널 상단의 전체 실행(녹색 play) 버튼을 누릅니다.

   사전 검증을 통과하면 첫 블록부터 차례대로 실행됩니다. 이상하면 곧바로 중지를 누르세요.

   

자세한 사용법은 플래너 개요 → 플래너 생성 / 워크스페이스 추가 → 블록 추가 / 플랜 실행 순서로 참고하세요.

여기까지 완료하면 데이터 수집 → 학습 → 추론 → 플래너라는 Easy Trainer의 한 사이클을 모두 경험한 것입니다.

다음으로 가볼 곳:

• 데이터가 부족하다고 느꼈다면 → 데이터 증강
• 자기 로봇을 추가하고 싶다면 → Custom Robot
• 실제 마스터-슬레이브 텔레오퍼레이션이 궁금하다면 → Easy Controller 세팅