문제 해결 가이드

Troubleshooting (Troubleshooting)

1. 일반적인 질문

Q: MARC(Meta-Sejong AI Robotics Challenge) 2025에 참가하기 위한 기본 요구사항은 무엇인가요?

A: 다음과 같은 기본 요구사항이 필요합니다:

Ubuntu 22.04 LTS 이상
NVIDIA GPU (CUDA 11.0 이상 지원)
Python 3.8 이상
ROS2 Humble
NVIDIA Isaac Sim

Q: 참가 신청은 어떻게 하나요?

참가 신청 페이지에서 신청서 작성
필요한 서류 제출 (팀 구성원 정보, 제안서 등)
신청 확인 이메일 수신

Q: 대회 기간은 얼마나 되나요?

참가 신청: 2024년 3월 1일 ~ 3월 31일
개발 기간: 2024년 4월 1일 ~ 5월 31일
최종 제출: 2024년 6월 1일 ~ 6월 7일
결과 발표: 2024년 6월 15일

2. 기술 관련 질문

Q: 시뮬레이션 환경에서 어떤 종류의 로봇을 사용할 수 있나요?

매니퓰레이터 로봇
이동 로봇
협동 로봇
사용자 정의 로봇 (규정 준수 필요)

Q: 평가는 어떤 방식으로 이루어지나요?

자동화된 평가 시스템을 통한 객관적 평가
실시간 성능 측정
다양한 시나리오 테스트
안전성 및 안정성 평가

Q: 코드는 어떤 언어로 작성해야 하나요?

Python 3.8 이상
C++ (ROS2 노드 개발 시)
CUDA (GPU 가속이 필요한 경우)

3. 개발 환경 관련 질문

Q: 개발 환경 설정에 문제가 있을 경우 어떻게 해야 하나요?

문제 해결 가이드 참조
GitHub Issues 페이지에 문제 보고
기술 지원팀에 이메일 문의

Q: 시뮬레이션 환경을 로컬에서 실행할 수 있나요?

네, 제공되는 Docker 이미지나 로컬 설치 가이드를 통해 가능합니다
최소 시스템 요구사항을 충족해야 합니다
GPU 가속이 필요합니다

Q: 데이터셋은 어떻게 제공되나요?

대회 시작 시 제공되는 기본 데이터셋
추가 데이터셋은 대회 기간 중 순차적 제공
데이터셋 다운로드 및 사용 방법은 참가자 가이드 참조

4. 제출 및 평가 관련 질문

Q: 코드는 어떤 형식으로 제출해야 하나요?

GitHub 저장소 링크 제출
README.md 파일 포함
의존성 목록 (requirements.txt) 포함
실행 방법 문서화

Q: 평가 결과는 언제 확인할 수 있나요?

실시간 평가 결과는 대시보드에서 확인 가능
최종 결과는 2024년 6월 15일 발표
상세 평가 리포트는 결과 발표 후 제공

Q: 재제출이 가능한가요?

네, 최종 제출 기간 내 재제출 가능
마지막 제출된 버전이 평가 대상
제출 이력은 모두 기록됨

일반적인 문제

1. 환경 설정 문제

ROS2 Humble 설치 실패

증상: ROS2 Humble 설치 중 오류 발생 해결 방법:

시스템 요구사항 확인

# Ubuntu 버전 확인
lsb_release -a
   
# 시스템 아키텍처 확인
uname -m

저장소 설정 확인

# ROS2 저장소 추가
sudo apt update && sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe
sudo apt update && sudo apt install curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

의존성 설치

sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop

Isaac Sim 설치 문제

증상: Isaac Sim 실행 시 오류 발생 해결 방법:

NVIDIA 드라이버 확인
```
nvidia-smi
```
CUDA 설치 확인
```
nvcc --version
```

Isaac Sim 재설치

# 기존 설치 제거
rm -rf ~/.local/share/ov/pkg/isaac_sim*
   
# 새로 설치
wget https://install.isaac.sim
chmod +x install.isaac.sim
./install.isaac.sim

2. 실행 환경 문제

Python 가상환경 문제

증상: 패키지 의존성 충돌 해결 방법:

새로운 가상환경 생성

python3 -m venv meta_sejong_env
source meta_sejong_env/bin/activate

의존성 설치
```
pip install -r requirements.txt
```
패키지 버전 확인
```
pip freeze
```

CUDA 관련 문제

증상: CUDA 초기화 실패 해결 방법:

CUDA 버전 확인
```
nvcc --version
```

환경 변수 설정

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

CUDA 드라이버 재설치

sudo apt remove nvidia-driver-*
sudo apt autoremove
sudo apt install nvidia-driver-470

시뮬레이션 문제

1. 물리 엔진 문제

불안정한 시뮬레이션

증상: 로봇이나 객체가 불안정하게 움직임 해결 방법:

물리 파라미터 조정

env.set_physics_parameters(
    substeps=8,
    solver_iterations=8,
    contact_offset=0.02
)

충돌 설정 확인

env.check_collision_settings(
    friction=0.5,
    restitution=0.1
)

객체 스케일 조정
```
object.set_scale([1.0, 1.0, 1.0])
```

성능 저하

증상: 시뮬레이션 속도가 느림 해결 방법:

시각화 설정 조정

env.set_visualization_quality("low")
env.disable_debug_visualization()

물리 시뮬레이션 최적화

env.optimize_physics_simulation(
    max_substeps=4,
    solver_type="iterative"
)

GPU 메모리 관리

env.manage_gpu_memory(
    max_memory_usage=0.8,
    enable_memory_optimization=True
)

2. 센서 데이터 문제

카메라 데이터 오류

증상: 카메라 이미지가 깨지거나 누락됨 해결 방법:

카메라 설정 확인

camera.check_settings(
    resolution=[640, 480],
    fov=60,
    update_rate=30
)

렌더링 설정 조정

env.set_rendering_parameters(
    anti_aliasing=True,
    shadow_quality="medium"
)

카메라 위치 조정

camera.set_position([0, 0, 2])
camera.set_orientation([0, 0, 0])

IMU 데이터 오류

증상: IMU 데이터가 부정확하거나 누락됨 해결 방법:

IMU 설정 확인

robot.check_imu_settings(
    update_rate=100,
    noise_level=0.01
)

데이터 필터링 적용

robot.apply_imu_filter(
    filter_type="kalman",
    window_size=5
)

IMU 보정

robot.calibrate_imu(
    duration=10,
    samples=1000
)

평가 시스템 문제

1. 메트릭 계산 오류

점수 계산 오류

증상: 평가 점수가 부정확하게 계산됨 해결 방법:

메트릭 설정 확인

eval_system.check_metric_settings(
    weights={
        "accuracy": 0.4,
        "efficiency": 0.3,
        "stability": 0.3
    }
)

데이터 검증

eval_system.validate_data(
    task_results=results,
    check_consistency=True
)

메트릭 재계산

eval_system.recalculate_metrics(
    force=True,
    validate=True
)

데이터 저장 오류

증상: 평가 데이터가 저장되지 않음 해결 방법:

저장 경로 확인

eval_system.check_storage_path(
    path="evaluation_results",
    create_if_missing=True
)

파일 권한 확인
```
chmod -R 755 evaluation_results/
```

데이터 백업

eval_system.backup_data(
    backup_path="backup/",
    timestamp=True
)

2. 시각화 문제

그래프 생성 오류

증상: 성능 그래프가 생성되지 않음 해결 방법:

데이터 포맷 확인

eval_system.validate_plot_data(
    data=performance_data,
    required_fields=["timestamp", "value"]
)