[Ubuntu] Embodied AI Simulator 설치 - Habitat

 

Embodied AI Simulator의 3번째, Habitat을 설치해보았다.

 

Habitat-Sim이란?

고성능 물리 3D 시뮬레이터 Habitat은 다음과 같은 기능을 지원한다.

• 실내/외 공간의 3D 스캔 (HM3D, MatterPort3D, Gibson, Replica 등의 데이터셋에 대한 내장 지원 포함)
• 공간 및 오브젝트별 강체 객체의 CAD 모델 (ReplicaCAD, YCB, Google Scanned Objects)
• 구성 가능한 센서 (RGB-D cameras, egomotion sensing)
• URDF로 작성된 로봇 (Fetch-모바일 조작기, Franka-고정된 팔, AlienGo-사족보행 로봇)
• Bullet을 통한 강체역학

Habitat의 설계 철학은 다양한 시뮬레이션 기능보다 시뮬레이션의 속도를 우선시하는 것이다. Matterport3D 데이터셋에서 장면을 렌더링할 때 단일 스레드에서 초당 수천 프레임(FPS)을 달성하고, 단일 GPU에서 10,000 프레임(FPS) 멀티 프로세스에 도달한다. 초당 8,000 단계(SPS) 이상의 CAD 장면에서 각 단계는 1개의 RGB-D 관찰(128*128 pixel)과 1/30초 동안 강체역학을 렌더링한다. Embodied AI의 end-to-end Task를 위한 모듈식 고급 라이브러리인 Habitat-Lab과 함께 사용된다.

 

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Habitat-Sim Installation

Habitat 시뮬레이터는 3가지 방법으로 설치할 수 있다.

1. Conda : 권장 방법으로, 안정적인 릴리즈를 제공한다.
2. Docker : Habitat Challenge를 위해 1년에 한 번 업데이트 되는 버전이다.
3. Source : 능동적인 개발용으로 사용된다.
4. [Veta] PIP : pip install을 통해 Bullet으로 컴파일한다.

 

다음 중 Conda를 이용한 방법으로 Habitat을 설치할 것이다. Conda가 설치되어 있다는 가정하에 Install을 시작한다.

 

 

1) 가상 환경을 생성한다.

# We require python>=3.7 and cmake>=3.10
$ conda create -n habitat python=3.7 cmake=3.14.0
$ conda activate habitat

 

2) 의존 패키지를 설치한다. 현재 리눅스(콘다)의 환경에 따라 알맞은 버전을 설치해야 한다. 대부분의 경우, 아래와 같이 설치하면 되나 작동하지 않는다면 더보기란의 공식 사이트에서 다른 설치법을 참조하면 된다.

$ conda install habitat-sim -c conda-forge -c aihabitat

 

3) 테스팅을 위해 3D 장면과 Object를 다운로드한다.

$ python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_test_scenes --data-path /path/to/data/

$ python -m habitat_sim.utils.datasets_download --uids habitat_example_objects --data-path /path/to/data/

 

4) 다운로드한 시뮬레이션을 실행한다.

# C++
habitat-viewer /path/to/data/scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb

# Python
python examples/viewer.py --scene /path/to/data/scene_datasets/habitat-test-scenes/skokloster-castle.glb

 

 

공식 사이트: https://aihabitat.org/

AI Habitat

관련 Github: https://github.com/facebookresearch/habitat-sim/tree/0c33790059a41076ee3ee9b4f9d7ba10a10eebd1

GitHub - facebookresearch/habitat-sim: A flexible, high-performance 3D simulator for Embodied AI research.