R02(한계·씨드·반복)에 이어, 남은 검증 실험 세 묶음의 기록입니다. B: 학습은 시켰는데 한 번도 안 재본 능력들. C: 정책끼리 교차시켜 본 것. D: 현실을 흉내 내 흔들어 본 것. 전부 학습 없이 평가만으로 얻은 결과입니다.
B. 안 재본 능력들 — 있는 줄 몰랐던 기능 점검
옆걸음·정지 (sym2, 첫 평가) — 학습 명령에 늘 있었지만(±0.2m/s) 8개월간 아무도 시켜본 적 없는 기능:
| 명령 | 실측 | 낙상 |
|---|---|---|
| 옆걸음 왼쪽 +0.2 | vy +0.16 (80%) | 0 |
| 옆걸음 오른쪽 −0.2 | vy −0.19 (95%) | 0 |
| 전진+옆걸음 대각 | (0.28, 0.17) | 0 |
| 제자리 정지 | (−0.00, −0.01) | 0 |
전부 됩니다. 조종기의 안 눌러본 버튼들이 다 살아 있었습니다.
속도-오차 곡선 (fast) — 0.2~1.2m/s 전 구간 오차 ≤5%, 낙상 0. 명령 상한(1.2)까지 평탄.
장시간 연속 보행 (sym2, 5분) — 낙상 0, 108m 전진(추종 90%), 몸통 높이 ±1cm. 단, 횡 드리프트 10.5m: 명령이 ‘각속도’라 방향각 피드백이 없어 미세 편향이 적분됩니다. 결함이 아니라 구조 — 실전에서는 위에 헤딩 제어기 한 층이 필요하다는 뜻입니다.
C. 교차 시험 — 커리큘럼은 무엇을 잊었나
망각 행렬 (정책 4종 × 환경 4종, 10초씩, 낙상/진행):
| 정책 ↓ 환경 → | 평지 | 요철 | 계단 4cm | 계단 16cm |
|---|---|---|---|---|
| sym2 (평지 전용) | 3.6m | 3.6m | 낙상 1 | 낙상 8 |
| terrain (요철) | 3.8m | 3.9m | ** +0.20m (zero-shot!)** | 낙상 7 |
| stairs4 | 3.3m | 3.4m | +0.20m | 낙상 8 |
| stairs16 | 3.3m | 2.9m | +0.12m | ** +0.64m (유일)** |
- 파국적 망각은 없었습니다. 16cm까지 특화된 정책도 평지·요철·4cm을 전부 걷습니다 (4cm 등반 속도만 소폭 저하 — 특화의 가벼운 세금).
- 요철 학습이 4cm 계단을 공짜로 풉니다(zero-shot +0.20m) — 작은 단차는 ‘심한 요철’과 같은 문제였던 거죠. 반면 16cm는 진짜 전문 기술: 전용 정책 외엔 전멸.
- 내려가기 zero-shot: 오르기만 배운 stairs4 정책이 4cm 내리막을 낙상 0으로 단조 하강 (−0.29m/15초). 물리 대칭성 덕에 반값에 얻은 능력.
- 요철 위 밀치기: terrain 정책은 극한(1.5~2.2m/s)에서도 87% 회복 — 평지 sym2(53%)보다 강합니다. 더 험한 세상에서 배운 정책이 극한에도 강하다 — 도메인 랜덤화의 복리.
D. 흔들어 보기 — sim-to-real의 사전 답사
관측 노이즈·행동 지연 민감도 (sym2, 20초씩):
| 조건 | 낙상 | 평균 속도 |
|---|---|---|
| 기준 | 0 | 0.36 |
| 노이즈 σ=0.05 | 0 | 0.45 |
| 노이즈 σ=0.1 | 9 | 0.37 |
| 노이즈 σ=0.2 | 24 | 0.19 |
| 행동 지연 20ms | 0 | 0.41 |
| 노이즈 0.1 + 지연 | 11 | 0.36 |
- 지연에는 이미 강건합니다 — 학습 때 1스텝 지연을 시뮬레이션한(go2 예제에서 물려받은)
simulate_action_latency덕. 물려받을 때는 몰랐던 보험이었습니다. - 노이즈는 σ=0.05와 0.1 사이에 절벽이 있습니다. 실물 로봇으로 옮기기 전에 학습에 관측 노이즈 랜덤화를 넣어야 한다는 명확한 처방 (로드맵 ‘도메인 랜덤화 확대’의 근거 데이터).
이동 에너지 (cost of transport, 10초 보행 실측):
| 걸음 | J/m | CoT (m=35kg) | 참고 |
|---|---|---|---|
| 06 셔플 (0.5m/s) | 813 | 2.37 | 8Hz 잔발은 에너지 낭비기계 |
| 정상 걸음 (0.4m/s) | 274 | 0.80 | 셔플의 1/3 |
| 빠른 걸음 (1.0m/s) | 106 | 0.31 | 사람 보행(0.2~0.4) 수준 |
걸음이 자연스러워질수록 에너지 효율이 사람에 수렴합니다. R01의 대응책 ④(“자연스러움의 물리적 근원은 에너지 최적화”)를 우리 데이터로 확인한 셈이고 — 뒤집으면, 처음부터 에너지 벌점을 세게 걸었다면 셔플은 태어나지도 못했을 겁니다.
종합
- 조종기의 모든 버튼(옆걸음·정지·전 속도 구간)이 작동하고, 5분을 걸어도 안 넘어집니다.
- 커리큘럼은 잊지 않았고, 요철→작은 계단은 공짜였으며, 큰 계단만 전문 기술입니다.
- 실물 로봇으로 가는 길의 다음 공사 구간이 정확히 보입니다: 관측 노이즈 랜덤화와 헤딩 제어기.
- 그리고 에너지 지표가 말해줍니다 — 이 로봇은 이제 사람만큼 경제적으로 걷습니다.
이 지도에 담긴 능력들의 하이라이트 영상:
(시즌 2 쇼케이스, 58초)
이 시리즈의 전체 글 목록 → 시리즈 목차