아이작심(Isaac Sim)은 엔비디아(NVIDIA)가 개발한 로봇 시뮬레이션 플랫폼입니다.
실제 로봇을 만들기 전에 가상 환경에서 로봇의 동작, 센서, 자율주행·조작 알고리즘을 미리 테스트할 수 있도록 도와줍니다.
간단히 말해, "로봇을 현실에 만들기 전에 가상 세계에서 먼저 훈련시키는 시뮬레이터”입니다. 피지컬 AI의 대표중 하나죠.
특징
- 물리 기반 시뮬레이션: 실제와 유사한 움직임, 충돌, 중력 구현
- AI·딥러닝 연계: 강화학습, 자율주행, 로봇 제어 알고리즘 학습 가능
- 고해상도 센서 시뮬레이션: 카메라, LiDAR, 레이더 등 가상 센서 제공
- ROS/ROS2 연동: 실제 로봇 소프트웨어와 바로 연결 가능
활용 분야
- 자율주행 로봇·차량
- 산업용 로봇(물류, 제조)
- 서비스 로봇 연구
- 로봇 AI 학습용 데이터 생성
주요 논문 & 연구자료
1. Isaac Lab: A GPU‑Accelerated Simulation Framework for Multi‑Modal Robot Learning
— NVIDIA 연구팀이 발표한 최신 논문으로, Isaac Sim을 기반으로 GPU 병렬 시뮬레이션과 센서, 물리 기반 환경을 통합한 로봇 학습 프레임워크를 제시합니다.
Isaac Lab: A GPU Accelerated Simulation Framework For Multi-Modal Robot Learning | Research
We present Isaac Lab, the natural successor to Isaac Gym, which extends the paradigm of GPU-native robotics simulation into the era of large-scale multi-modal learning. Isaac Lab combines high-fidelity GPU parallel physics, photorealistic rendering, and a
research.nvidia.com
2. Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments
— Isaac Sim 기반의 통합 로봇 학습 환경 프레임워크 소개 논문. 다양한 로봇 플랫폼과 과제를 포함해 강화학습/모션/데이터 수집을 효율적으로 구현하는 구조를 설명합니다.
Orbit: A Unified Simulation Framework for Interactive Robot Learning Environments
We present Orbit, a unified and modular framework for robot learning powered by NVIDIA Isaac Sim. It offers a modular design to easily and efficiently create robotic environments with photo-realistic scenes and high-fidelity rigid and deformable body simul
arxiv.org
3. GRADE: Generating Realistic and Dynamic Environments for Robotics Research with Isaac Sim
— Isaac Sim을 활용해 현실적이고 동적인 로봇 연구 환경을 생성하는 방법을 다룬 논문. SLAM, 비전 기반 연구용 합성 데이터 생성도 포함됩니다.
GRADE: Generating Realistic And Dynamic Environments for Robotics Research with Isaac Sim
Synthetic data and novel rendering techniques have greatly influenced computer vision research in tasks like target tracking and human pose estimation. However, robotics research has lagged behind in leveraging it due to the limitations of most simulation
arxiv.org
4. InfiniteWorld: A Unified Scalable Simulation Framework for General Visual‑Language Robot Interaction
— Isaac Sim 위에 구축된 시뮬레이션 프레임워크로서, 시각‑언어 로봇 상호작용 연구를 포괄하는 대규모 환경과 벤치마크를 제안합니다.
InfiniteWorld: A Unified Scalable Simulation Framework for General Visual-Language Robot Interaction
Realizing scaling laws in embodied AI has become a focus. However, previous work has been scattered across diverse simulation platforms, with assets and models lacking unified interfaces, which has led to inefficiencies in research. To address this, we int
arxiv.org
5. Scaling Population‑Based Reinforcement Learning with GPU Accelerated Simulation
— GPU 기반 물리 시뮬레이터(Isaac Gym 등)를 활용해 강화학습을 병렬로 확장하는 연구. Isaac Sim과 밀접한 GPU 시뮬레이션 기술 배경을 제공합니다.
Benchmarking Population-Based Reinforcement Learning across Robotic Tasks with GPU-Accelerated Simulation
In recent years, deep reinforcement learning (RL) has shown its effectiveness in solving complex continuous control tasks. However, this comes at the cost of an enormous amount of experience required for training, exacerbated by the sensitivity of learning
arxiv.org
6. Isaac Gym: High Performance GPU Based Physics Simulation For Robot Learning
— Isaac Gym의 기술적 배경 논문으로, GPU 가속 물리 시뮬레이션을 이용한 강화학습 적용 사례를 정리합니다. Isaac Sim의 전신 개념 기술을 이해하는 데 유용합니다.
Isaac Gym: High Performance GPU Based Physics Simulation For Robot Learning | NVIDIA Seattle Robotics Lab
research.nvidia.com
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