ToddlerBot — 여러 동작 정책의 학습·실행 절차

번역 범위와 버전

공식 저장소의 2026년 4월 19일 커밋에 있는 README에서 Locomotion Beyond Feet의 Getting Started 절 전체와 Walkthrough 절을 번역했습니다. 아래 준비·이용 조건은 README와 LICENSE를 대조한 안내입니다. 원래 ToddlerBot 공개는 README에 2025년 2월 3일, 2.0 공개는 2025년 8월 25일, Locomotion Beyond Feet 공개는 2026년 1월 8일로 기록되어 있습니다. 이 자료의 날짜는 저장소 버전 날짜이며 신제품 발표일이 아닙니다.

대상과 준비

ToddlerBot은 로봇·AI 연구와 정책 학습을 위한 오픈소스 휴머노이드 플랫폼입니다. 이 저장소에는 저수준 제어, 강화학습(RL) 학습, 확산 정책(DP) 학습과 실제 로봇 배포 코드가 있습니다. Python 3.10 이상에서 pip 설치를 지원한다고 안내합니다. 전체 설치 절차는 https://hshi74.github.io/toddlerbot/software/01_setup.html 을 따릅니다.

1단계: 기준 동작 만들기

Keyframe App으로 각 기술의 기준 동작을 만듭니다. 공식 연결 저장소는 https://github.com/Stanford-TML/robot_keyframe_kit 입니다. 이 자료는 해당 앱 전체 설명서를 번역한 것은 아닙니다.

2단계: 기술별 강화학습 정책 학습

각 기술에 대해 다음 명령으로 강화학습 정책을 학습합니다. <skill_name>은 사용할 기술 이름으로 바꿉니다. python toddlerbot/locomotion/train_mjx.py --gin-file <skill_name> --env <skill_name>

3단계: 깊이 데이터 수집과 분류기 학습

먼저 RGB 스테레오 프레임을 수집합니다. 화면 안내에 따라 기술 라벨을 선택하고 스페이스 키로 녹화를 시작하며 다시 누르면 일시 정지합니다. 각 기술에 대해 반복합니다. python toddlerbot/skill_classifier/data/collect_real_world_skill_data.py 수집한 스테레오 영상에서 깊이 지도를 오프라인으로 만듭니다. python toddlerbot/skill_classifier/data/create_depth_data.py 기술 라벨이 붙은 깊이 영상으로 분류기를 학습합니다. <data_dir>는 데이터 경로입니다. python toddlerbot/skill_classifier/training/train.py <data_dir>

4단계: 전체 시스템 실행

깊이 추정 서버를 시작합니다. python toddlerbot/skill_classifier/run_foundation_stereo.py run_multiple_policy.py의 POLICY_CONFIGS에 학습한 각 기술의 체크포인트 경로를 지정합니다. 원문 README는 정책 체크포인트 다운로드 폴더를 연결합니다. 그다음 여러 기술의 이동 시스템을 실행합니다. python toddlerbot/policies/run_multiple_policy.py --skill-classifier <classifier_checkpoint> 깊이 추정 서버의 준비 과정이 끝나고 모든 정책 체크포인트가 로드되어 로봇이 선 자세에 도달하면, 깊이 추정값이 계속 기술 분류기에 전달되고 로봇은 해당 기술을 자율적으로 수행한다고 원문은 설명합니다. 원문이 연결한 정책 체크포인트 폴더: https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1d0UGRc3-3wxMcqrZSlqRXkSnwFSC8Xk- . 파일을 복제하거나 실행 검증한 것은 아닙니다.

코드 둘러보기

examples에는 시작용 스크립트가 있으며 상당수는 실제 ToddlerBot을 사용합니다. motion 폴더에는 키프레임 애니메이션이 있습니다. 다음 명령은 MuJoCo에서 팔굽혀펴기 동작을 보여주는 원문 예입니다. python toddlerbot/policies/run_policy.py --policy replay --path motion/push_up_2xc.lz4 --vis view macOS에서는 다음 명령을 사용합니다. mjpython toddlerbot/policies/run_policy.py --policy replay --path motion/push_up_2xc.lz4 --vis view 제작한 키프레임 애니메이션은 풀 리퀘스트로 기여할 수 있습니다. scripts에는 Bash 유틸리티가 있고 tests는 pytest tests/로 설치를 검증할 수 있는 테스트를 담습니다. toddlerbot 폴더에는 소스 코드가 있으며 API 문서는 https://hshi74.github.io/toddlerbot/sections/06_api.html 에 연결됩니다.

이용 조건과 첨부 범위

README는 코드와 문서를 MIT License, 로봇 설계·Onshape·STL 파일을 별도 CC BY-NC-SA 4.0으로 구분합니다. 이번 첨부는 MIT 문서 원본·라이선스와 한국어 번역이며 설계 파일이나 정책 가중치를 포함하지 않습니다. Copyright (c) 2023 Haochen Shi. 저작권 고지와 MIT 허락문을 보존했습니다. 번역·선택 편집은 로봇노드가 작성했고 같은 MIT 조건으로 제공합니다. 명령은 문서 대조만 했으며 실제 학습·조립·구동 시험을 완료했다는 뜻이 아닙니다.

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