\Lv.2 모듈 2·3 통합 수업 — 필수 프로그램 설치 가이드

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기준일: 2026-09-30 이 문서는 수강생이 수업 전에 준비할 프로그램과 장비별 설치 순서를 정리한다. 명령은 코드 블록에 명시한 운영체제에서 실행한다. 설치 완료와 로봇·시뮬레이터 연동 완료는 별도로 확인한다. 설치 대상 한눈에 보기 설치 위치 프로그램 구분 사용 목적 / 완료 기준 Windows 11 RTX PC NVIDIA 그래픽 드라이버 필수 선택한 Isaac Sim 릴리스 요구사항을 충족하고 nvidia-smi 가 GPU를 표시한다. Windows 11 RTX PC Isaac Sim 6.1.0 설치 후보 Compatibility Checker와 headless 시작을 확인한다. Lyrical 연동은 별도 검증 대상이다. Windows PC OpenSSH Server 원격 실행 시 필수 Ubuntu에서 공개키 인증으로 접속하고 서버 키를 확인한다. Linux 노트북 Ubuntu 24.04 + ROS 2 Lyrical Desktop 필수 Lyrical 환경에서 talker/listener 송수신을 확인한다. Linux 노트북 Git, curl, 빌드 도구, ros-dev-tools 필수 소스 관리, 패키지 설치 및 ROS 작업공간 빌드에 사용한다. Linux 노트북 Python 3, venv, NumPy, OpenCV 필수 좌표 계산·RGB-D 처리에 사용한다. Linux 노트북 imageio, imageio-ffmpeg, FFmpeg 필수 실제 시뮬레이션 프레임을 H.264 MP4로 저장한다. Linux 노트북 OpenSSH Client 필수 Windows 시뮬레이션 PC에 접속한다. Linux GPU 장비 PyTorch / CUDA 런타임 GPU 확장 선택한 PyTorch 배포와 드라이버의 호환성을 확인한다. 지원되는 Linux GPU 장비 Docker, NVIDIA Container Toolkit, Isaac ROS GPU 확장 해당 Isaac ROS 릴리스의 OS·ROS·CUDA 지원 조합을 따른다. 개발 PC VS Code 등 편집기 선택 Python·ROS 코드를 편집한다. 개발 PC Codex, Claude CLI 선택 구현·검토 자동화에 사용한다. 계정과 사용 권한이 필요하다. PhysX, Replicator, Isaac Sim Camera API, USD 관련 기능은 Isaac Sim에 포함된 구성 요소를 사용한다. 별도로 임의 버전의 패키지를 설치하지 않는다. JSON, hashlib(SHA-256), unittest.mock은 Python 표준 라이브러리이므로 pip 설치 대상이 아니다. 환경 주의: Lyrical용 Ubuntu 26.04 환경과 Isaac ROS의 지원 환경을 동일하다고 가정하지 않는다. Isaac Sim 버전 상승만으로 Lyrical ROS Bridge 호환성이 보장되지는 않는다. 이 문서는 설치 절차이며, 실제 장비에서 설치·연동이 완료되었다는 결과 보고서가 아니다. 권장 설치 순서 장비의 OS·GPU·디스크 여유 공간을 확인한다. Windows에 지원 드라이버와 Isaac Sim을 설치하고 로컬 headless 시작을 확인한다. Ubuntu에 ROS 2 Lyrical과 개발 도구를 설치하고 로컬 메시지 송수신을 확인한다. 아래의 Python 관측·영상 처리 환경을 설치한다. SSH 공개키 인증과 서버 키 확인을 구성한다. 원격 실행과 ROS 메시지 연결을 분리하여 검증한다. 기본 경로가 동작한 후 GPU 확장 도구를 설치한다. Python·영상 처리 도구 설치 — Ubuntu 터미널 ROS·Isaac Sim 본체 설치는 아래의 장비별 상세 절차를 따른다. 다음 명령은 Ubuntu 관측·데이터 처리 환경을 준비한다. sudo apt update sudo apt install -y git curl build-essential python3-venv python3-pip \ ffmpeg openssh-client mkdir -p "$HOME/pa-course" cd "$HOME/pa-course" python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate python -m pip install --upgrade pip python -m pip install numpy opencv-python-headless imageio imageio-ffmpeg python -m pip freeze > requirements.lock.txt GUI 없이 영상 처리가 가능하도록 opencv-python-headless 를 사용한다. 같은 가상환경에 opencv-python 과 중복 설치하지 않는다. 화면을 띄우는 cv2.imshow() 대신 이미지 파일 또는 MP4로 결과를 확인한다. source "$HOME/pa-course/.venv/bin/activate" python - <<'PY' import cv2 import numpy as np import imageio.v2 as imageio import imageio_ffmpeg import hashlib, json from pathlib import Path out = Path.home() / 'pa-course' / 'install-check' out.mkdir(parents=True, exist_ok=True) frame = np.zeros((240, 320, 3), dtype=np.uint8) frame[80:160, 100:220] = (0, 0, 255) # RGB의 파랑 video = out / 'video_check.mp4' with imageio.get_writer(str(video), fps=10, codec='libx264') as writer: for _ in range(10): writer.append_data(frame) assert video.stat().st_size > 0 print('OpenCV:', cv2.__version__) print('NumPy:', np.__version__) print('FFmpeg:', imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()) print('MP4:', video) print('SHA-256:', hashlib.sha256(video.read_bytes()).hexdigest()) print('PYTHON_VIDEO_INSTALL_OK') PY ffmpeg -version 위 영상은 설치 확인용 합성 영상이다. 프로젝트 성과 영상으로 제출하지 않는다. 실제 성과 영상은 Isaac Sim의 관측 프레임으로 생성한다. Python 실행 환경 구분 일반 데이터 처리: ~/pa-course/.venv/bin/python 을 사용한다. ROS 노드: ROS 패키지를 설치한 시스템 Python 환경을 기본으로 사용한다. 위 독립 가상환경에서 rclpy 가 자동으로 사용 가능하다고 가정하지 않는다. Isaac Sim 스크립트: Windows 설치 폴더의 python.bat 를 사용한다. 시스템 Python으로 Isaac Sim 모듈을 임의 실행하지 않는다. CUDA·PyTorch: 별도 GPU 환경을 사용한다. Isaac Sim에 포함된 PyTorch·NumPy를 임의로 업그레이드하지 않는다. GPU 확장 도구 설치 기준 PyTorch 공식 설치 선택기 에서 Linux·Pip·Python과 장비 드라이버에 맞는 CUDA 배포를 선택한다. 선택기에 표시되는 명령을 전용 가상환경에서 실행하고 해당 명령과 버전을 기록한다. CPU 설치 결과를 GPU 설치 성공으로 판정하지 않는다. python3 -m venv "$HOME/pa-course/.venv-gpu" source "$HOME/pa-course/.venv-gpu/bin/activate" python -m pip install --upgrade pip # 이 위치에서 공식 선택기가 제시한 PyTorch 설치 명령을 실행한다. # 설치 후 확인: python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda); assert torch.cuda.is_available(), 'CUDA unavailable'; print(torch.cuda.get_device_name(0))" python -m pip freeze > "$HOME/pa-course/requirements-gpu.lock.txt" PyTorch 바이너리 사용만을 위해 CUDA Toolkit 전체 설치가 항상 필요한 것은 아니다. CUDA 소스 빌드가 필요한 단계에서 해당 버전의 Toolkit을 추가한다. nvidia-smi 의 CUDA 표시는 드라이버가 지원하는 CUDA 수준이며 설치된 Toolkit 버전과 동일한 의미가 아니다. Isaac ROS Isaac ROS 공식 시작 가이드 의 선택 릴리스 요구사항을 먼저 확인한다. 지원 OS·GPU·드라이버를 확인한 뒤 공식 순서대로 Docker, NVIDIA Container Toolkit, 개발 컨테이너와 이미지 처리 패키지를 준비한다. 현재 수업의 Ubuntu 26.04 + Lyrical 조합에 맞춘 설치 명령으로 임의 치환하지 않는다. 지원 조합이 다르면 별도 Linux GPU 환경을 사용한다. 설치 기록에는 릴리스·컨테이너 태그·ROS 배포판을 남긴다. 완료 기준은 컨테이너 실행뿐 아니라 실제 Resize 노드의 입력·출력 영상과 CameraInfo 확인까지이다. 장비별 상세 설치 및 연결 절차 아래 절차는 기존 설치·실행 가이드와 같은 기준으로 정리한 내용이다. 확인일: 2026-09-30. 이 문서는 수강생이 환경을 준비하고 단계별 결과를 확인하기 위한 가이드다. 명령은 해당 장비에서 실행하며, 문서 작성 과정에서 장비 설치나 로봇 실행을 수행한 것은 아니다. 1. 환경 구성과 지원 범위 장비 구성 역할 Windows 지원되는 RTX GPU·드라이버, Isaac Sim PhysX·로봇 장면·RGB-D 생성·headless 실행 Linux 노트북 Ubuntu 26.04, ROS 2 Lyrical 관측 처리·기구학·작업 시퀀스·상태 통신 Linux GPU 환경 선택한 Isaac ROS 릴리스의 지원 조합 GPU Resize 노드 검증 공식 다운로드 페이지는 Isaac Sim 6.1.0 을 제공한다. 설치 설명의 예시는 이 배포본을 기준으로 한다. 그러나 같은 버전의 ROS 설치 안내는 Humble·Jazzy를 공식 시험 대상으로 제시하며, Windows에서는 Jazzy/Pixi 경로를 안내한다. 6.1.0 설치 성공과 Lyrical 원격 연동 성공은 별개의 검증 항목 이다. Lyrical 직접 연결 또는 별도 어댑터는 실제 메시지·시각·QoS 시험을 통과한 뒤 수업 실행 경로로 채택한다. 미검증 어댑터를 이미 구현된 기능처럼 취급하지 않는다. Lyrical의 Ubuntu 바이너리 대상은 26.04다. Ubuntu 22.04나 24.04에 이 명령을 그대로 적용하지 않는다. 기존 OS를 임의로 업그레이드하는 절차는 이 가이드에 포함하지 않는다. 2. Windows에 Isaac Sim 설치 2.1 배포본과 장비 확인 공식 요구사항 에서 해당 릴리스의 GPU·VRAM·메모리·Windows·드라이버 지원을 확인한다. 다운로드 페이지 의 Windows standalone 배포본을 내려받는다. 파일명·버전·게시된 체크섬을 기록한다. ZIP과 압축 해제 파일을 위한 디스크 공간을 확보한다. Quick Install은 최소 50GB 여유 공간을 안내하며, 장면·에피소드·영상 저장 공간은 별도로 필요하다. GPU 상태를 nvidia-smi 로 확인한다. 장치가 표시된다는 사실만으로 렌더링 호환성이 검증되지는 않는다. 2.2 압축 해제와 설치 후 처리 아래는 Windows PowerShell 명령이다. 다운로드 파일명이 다른 경우 실제 파일명으로 바꾼다. 기존 설치 폴더에 다른 버전을 덮어쓰지 않도록 버전별 폴더를 사용한다. $simRoot = 'C:\isaacsim-6.1.0' $simZip = Join-Path $env:USERPROFILE 'Downloads\isaac-sim-standalone-6.1.0-windows-x86_64.zip' Test-Path $simZip Get-FileHash -LiteralPath $simZip -Algorithm MD5 New-Item -ItemType Directory -Path $simRoot tar -xf $simZip -C $simRoot Set-Location $simRoot .\post_install.bat .\isaac-sim.compatibility_check.bat Test-Path 가 False이면 다운로드 위치부터 수정한다. 게시된 MD5와의 비교는 배포본 전송 오류 확인에 사용한다. 출처 확인은 공식 HTTPS 다운로드 경로를 기준으로 한다. 호환성 검사에서 실패한 항목은 실행 전에 해결한다. 라이선스 확인이 표시되는 경우 내용을 읽고 설치 사용자가 직접 판단한다. 2.3 GUI 없는 최소 실행 다음 파일을 C:\pa-course\headless_check.py 로 저장한다. 폴더가 없다면 먼저 생성한다. from isaacsim import SimulationApp app = SimulationApp({'headless': True}) try: for _ in range(10): app.update() print('HEADLESS_STARTUP_OK') finally: app.close() Set-Location C:\isaacsim-6.1.0 .\python.bat C:\pa-course\headless_check.py 이 시험은 프로세스 초기화·업데이트·종료만 확인한다. 카메라 출력·물리 집기·ROS 연동을 검증하지 않는다. app.update() 를 순수 렌더 호출로 가정하지 않는다. 실제 수업에서는 명시적인 물리 step과 센서 수집 시점을 사용한다. GUI 화면이 필요한 진단에서만 .\isaac-sim.bat 를 사용한다. OT의 GUI 이미지는 NVIDIA 문서의 참고 화면이며 수업의 주 실행 방식은 headless다. 3. Ubuntu 26.04에 ROS 2 Lyrical 설치 3.1 OS·locale·저장소 준비 아래는 Linux Bash 명령이다. 먼저 /etc/os-release 에서 Ubuntu 26.04인지 확인한다. cat /etc/os-release locale sudo apt update sudo apt install locales software-properties-common curl sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8 sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8 export LANG=en_US.UTF-8 sudo add-apt-repository universe 다음은 공식 ros2-apt-source 패키지를 사용하는 저장소 설정이다. 이미 UTF-8 locale과 저장소가 정상적으로 설정된 환경에서는 중복 설정 여부를 확인한다. ROS_APT_SOURCE_VERSION=$(curl -fsSL https://api.github.com/repos/ros-infrastructure/ros-apt-source/releases/latest | awk -F '"' '/tag_name/ {print $4; exit}') test -n "$ROS_APT_SOURCE_VERSION" || { echo 'release version lookup failed'; exit 1; } ROS_UBUNTU_CODE=$(. /etc/os-release; echo "${UBUNTU_CODENAME:-${VERSION_CODENAME}}") curl -fL -o /tmp/ros2-apt-source.deb "https://github.com/ros-infrastructure/ros-apt-source/releases/download/${ROS_APT_SOURCE_VERSION}/ros2-apt-source_${ROS_APT_SOURCE_VERSION}.${ROS_UBUNTU_CODE}_all.deb" sudo dpkg -i /tmp/ros2-apt-source.deb curl이 실패한 경우 다음 설치 명령으로 진행하지 않고 네트워크와 파일을 확인한다. 사용한 ros2-apt-source 버전은 환경 기록에 남긴다. 3.2 패키지 설치와 로컬 통신 시험 sudo apt update sudo apt upgrade sudo apt install ros-lyrical-desktop ros-dev-tools source /opt/ros/lyrical/setup.bash printenv ROS_DISTRO ros2 doctor --report 서로 다른 두 터미널에서 다음 명령을 실행한다. 각 터미널에서 source 를 수행한다. # 터미널 A source /opt/ros/lyrical/setup.bash ros2 run demo_nodes_cpp talker # 터미널 B source /opt/ros/lyrical/setup.bash ros2 run demo_nodes_py listener listener에 증가하는 메시지가 수신되면 로컬 ROS 통신의 최소 시험을 통과한 것이다. 원격 Windows나 Isaac Sim 연동 성공을 의미하지 않는다. 종료는 각 터미널에서 Ctrl+C를 사용한다. 4. SSH 원격 실행 Windows OpenSSH Server의 설치·sshd 실행·수업 네트워크 허용 범위를 먼저 준비한다. Microsoft 공식 서버 가이드 와 키 인증 가이드 를 따른다. 일반 사용자와 Administrators 그룹 사용자의 authorized_keys 경로가 다르므로 계정 유형을 확인한다. Linux에서 전용 키를 생성하고 공개키만 Windows 계정의 올바른 authorized_keys 파일에 등록한다. 기존 키가 있으면 덮어쓰지 않는다. ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/pa_sim_ed25519 서버 키 지문을 관리자가 전달한 신뢰 가능한 값과 대조한 뒤 known_hosts 에 등록한다. ssh-keyscan 으로 받은 값만 믿고 서버를 신뢰하지 않는다. 이후 ~/.ssh/config 의 별칭을 사용한다. 다음 HOST_ADDRESS와 WINDOWS_ACCOUNT는 실제 값으로 바꾸어야 한다. Host pa-sim HostName HOST_ADDRESS User WINDOWS_ACCOUNT IdentityFile ~/.ssh/pa_sim_ed25519 IdentitiesOnly yes StrictHostKeyChecking yes ssh pa-sim hostname ssh pa-sim 'C:\isaacsim-6.1.0\python.bat C:\pa-course\headless_check.py' 첫 명령으로 의도한 서버인지 확인하고, 두 번째 명령으로 원격 실행을 시험한다. 인용 방식은 서버의 기본 셸에 따라 달라질 수 있으므로 경로에 공백이 없는 수업 폴더를 사용한다. 비밀키·암호·토큰을 저장소에 올리지 않는다. 5. ROS 연동의 검증 순서 Lyrical의 로컬 talker/listener 통신을 확인한다. Isaac Sim의 공식 지원 ROS 환경에서 브리지 자체를 확인한다. 두 장비의 주소·방화벽·RMW·ROS_DOMAIN_ID·발견 설정·QoS를 확인한다. 방화벽을 통째로 끄는 방법을 사용하지 않는다. Lyrical 직접 연결을 시험하거나 명시적인 어댑터를 구현한다. 지원표에 없는 배포판 간 연결은 시험 결과로만 판단한다. 제어 명령을 허용하기 전에 /clock , 관절 상태, RGB·Depth·CameraInfo·TF의 값·시각·단위·frame을 확인한다. ros2 node list ros2 topic list -t ros2 topic info /clock --verbose ros2 topic echo /clock --once /clock 은 시뮬레이터가 해당 토픽을 발행하도록 구성된 경우에만 확인할 수 있다. 이미지·관절·제어 토픽 이름은 실제 노드 설정을 사용하며 이 가이드에서 존재하지 않는 토픽을 임의로 가정하지 않는다. 각 노드의 use_sim_time 설정을 일관되게 맞춘다. SSH 연결만으로 DDS가 터널링되지는 않는다. 6. 전체 워크플로우 환경 확인 → 버전 고정 → 로컬 최소 시험 → 원격 통신 시험 ↓ URDF/USD 로드 → 질량·관절·충돌·좌표 확인 → 물