챕터별 상세
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강화학습 기초 및 자율주행 적용
강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 정책을 학습하는 과정이다. 자율주행 맥락에서 이는 차량이 센서 입력을 받아 조향 및 가속을 결정하는 최적의 경로를 찾는 문제로 정의된다. 행동 모방 학습과 달리, 강화학습은 명시적인 정답 데이터 없이 보상 함수를 통해 스스로 학습한다.
강화학습의 기본 개념인 에이전트, 환경, 보상, 정책에 대한 이해가 필요하다.
05:00
PPO 알고리즘과 Actor-Critic 구조
PPO(Proximal Policy Optimization)는 정책 업데이트 시 급격한 변화를 방지하여 학습 안정성을 확보하는 알고리즘이다. Actor-Critic 구조를 채택하여, Actor는 행동을 결정하고 Critic은 해당 행동의 가치를 평가한다. 이 과정에서 보상 함수와 롤아웃 버퍼를 활용해 정책을 반복적으로 개선한다.
정책 경사(Policy Gradient) 방법론과 Actor-Critic 아키텍처에 대한 기초 지식이 요구된다.
15:00
VLA 생태계 및 아키텍처
자율주행 VLA 생태계는 CNN 기반 비전-액션 모델, ACT(Action Chunking Transformers), CVAE 등을 포함한다. 이러한 아키텍처는 시각적 입력에서 직접 행동을 추론하거나, 잠재 공간에서 행동을 생성하는 데 사용된다. NVIDIA Isaac Lab과 같은 시뮬레이션 환경은 이러한 모델의 학습과 검증을 위한 필수적인 인프라를 제공한다.
CNN, Transformer 기반의 시퀀스 모델링, 잠재 변수 모델에 대한 이해가 도움이 된다.
25:00
MetaDrive 기반 실습
MetaDrive 시뮬레이터를 활용한 실습은 시각적 입력 기반의 자율주행 정책 훈련을 다룬다. 훈련 파이프라인은 환경 설정, 보상 함수 정의, 정책 학습 루프 구현으로 구성된다. 학습된 정책은 시뮬레이션 내에서 차량의 주행 성능을 평가하는 기준으로 사용된다.
Python 환경에서의 강화학습 라이브러리 사용 경험이 필요하다.
언급된 리소스
DemoMetaDrive
GitHubNVIDIA Isaac Lab
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 25.수집 2026. 05. 25.출처 타입 YOUTUBE
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