게시일: 2025년 3월 18일 / 업데이트일: 2025년 3월 18일 – 저자: Konrad Wolfenstein
휴머노이드 로봇의 일어서기 제어: HoST를 통해 휴머노이드 로봇이 일어서는 법을 학습합니다. 이는 일상생활 속 로봇의 획기적인 발전입니다. (이미지: humanoid-standingup.github.io)
단순한 기상 그 이상: HoST는 자율적이고 다재다능한 휴머노이드 로봇의 길을 열어줍니다.
시뮬레이션에서 현실로: HoST는 어떻게 휴머노이드 로봇에게 스스로 일어서는 법을 가르치는가
인간의 능력을 점점 더 모방하는 휴머노이드 로봇 공학이라는 매혹적인 세계에서, 겉보기에는 단순하지만 근본적으로 중요한 기술 하나가 중심적인 역할을 합니다. 바로 '일어서기'입니다. 우리 인간에게 일어서기는 너무나 자연스러운 동작으로, 매일 수없이 반복합니다. 하지만 휴머노이드 로봇에게 일어서기는 정교한 제어 시스템, 정밀한 센서, 그리고 지능적인 알고리즘을 필요로 하는 복잡한 과제입니다. 이러한 능력은 뛰어난 공학적 기술력을 보여주는 놀라운 사례일 뿐만 아니라, 휴머노이드 로봇이 우리 일상생활에 자리 잡고 다양한 작업을 수행하는 데 필수적인 조건이기도 합니다.
다양한 자세에서 일어설 수 있는 능력은 단순한 부가 기능 이상의 의미를 지닙니다. 이는 휴머노이드 로봇의 자율성과 다재다능함을 위한 핵심 기반입니다. 집안일을 돕거나, 간병을 지원하거나, 위험한 환경에서 작업하는 로봇을 상상해 보세요. 이러한 모든 상황에서 다양한 자세에서 스스로 일어설 수 있는 능력은 매우 중요합니다. 이상적인 시작 자세에서만 작동하고 넘어지면 무력해지는 로봇은 현실 세계에서 아무런 쓸모가 없습니다. 따라서 견고하고 다재다능한 일어서는 전략을 개발하는 것은 휴머노이드 로봇을 연구실에서 실세계로 가져오는 데 있어 핵심적인 단계입니다.
이 문제를 해결하기 위한 기존 접근 방식들은 종종 한계에 부딪혔습니다. 많은 방법들이 통제된 환경에서는 작동하는 정교하게 프로그래밍된 동작 순서에 의존했지만, 예측 불가능한 현실에서는 금세 한계를 드러냈습니다. 이러한 경직된 시스템은 유연성이 부족하여 변화하는 환경에 적응하지 못했고, 로봇이 예상치 못한 위치에 착지하거나 고르지 않은 지면에 닿을 때 제대로 작동하지 못했습니다. 다른 접근 방식들은 복잡한 시뮬레이션 환경을 활용했지만, 그 결과를 실제 로봇에 적용하기는 어려웠습니다. 시뮬레이션에서 현실로의 전환, 이른바 "시뮬레이션에서 현실로의 전이"는 많은 유망한 연구 접근 방식에 걸림돌이 되었습니다.
이러한 맥락에서, 휴머노이드 로봇의 일어서기 방식에 대한 우리의 생각을 근본적으로 바꿀 수 있는 혁신적인 프레임워크인 HoST(Humanoid Standing-up Control)가 등장하고 있습니다. HoST는 단순한 새로운 방법이 아니라 패러다임의 전환입니다. 아시아 유수의 대학 컨소시엄이 개발한 HoST는 기존의 접근 방식을 탈피하여 놀랍도록 다재다능하고, 견고하며, 현실적인 방식으로 휴머노이드 로봇에게 일어서도록 가르치는 완전히 새로운 길을 제시합니다.
적합:
HoST: 실수로부터 배우는 프레임워크
HoST 혁신의 핵심은 인간과 동물의 학습 방식에서 영감을 얻은 머신러닝 기법인 강화 학습(RL)의 적용에 있습니다. 아이에게 자전거 타는 법을 가르치는 상황을 떠올려 보세요. 모든 근육 움직임에 대한 자세한 설명을 해주는 대신, 아이가 직접 시도해 보도록 합니다. 아이가 넘어지더라도 다음 시도에서 동작을 수정합니다. 시행착오와 긍정적, 부정적 피드백을 통해 아이는 점차 자전거 타는 법을 익히게 됩니다. 강화 학습도 이와 유사한 원리로 작동합니다.
HoST 프로젝트에서는 휴머노이드 로봇을 모의 환경에 배치하고 다양한 자세에서 일어서도록 합니다. 로봇은 이 환경 내에서 "에이전트" 역할을 하며, 관절과 몸체의 움직임과 같은 동작을 수행합니다. 각 동작의 성공 여부에 따라 "보상" 또는 "처벌"을 받습니다. 일어서면 긍정적인 보상을 받고, 넘어지거나 바람직하지 않은 움직임을 하면 부정적인 보상을 받습니다. 수많은 시행착오와 경험 축적, 전략 최적화를 통해 로봇은 점차 최적의 일어서기 전략을 개발하게 됩니다.
기존의 강화 학습 기반 접근 방식과의 결정적인 차이점은 HoST가 처음부터 학습한다는 점입니다. 미리 프로그래밍된 이동 경로, 인간의 시연, 또는 기타 사전 지식을 전혀 사용하지 않습니다. 로봇은 백지 상태에서 시작하여 완전히 독립적으로 일어서는 전략을 개발합니다. 이는 시스템이 인간 엔지니어가 생각해낼 수 있는 것보다 훨씬 뛰어난 해결책을 찾을 수 있도록 해주기 때문에 근본적인 발전입니다. 또한, 경직된 가정이나 인간의 편견에 의존하지 않으므로 시스템의 적응성이 매우 뛰어납니다.
다중 임계 건축의 마법
HoST 혁신의 또 다른 핵심 요소는 다중 크리틱 아키텍처입니다. 이를 이해하기 위해서는 강화 학습이 어떻게 작동하는지 간략하게 살펴볼 필요가 있습니다. 일반적인 강화 학습 시스템에는 액터와 크리틱이라는 두 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 액터는 말하자면 로봇의 두뇌로서, 행동을 선택하고 어떤 움직임을 수행해야 하는지 결정합니다. 크리틱은 액터의 행동을 평가하고 피드백을 제공합니다. 크리틱은 액터에게 행동이 좋았는지 나빴는지, 그리고 어떻게 개선할 수 있는지 알려줍니다. 전통적인 강화 학습 접근 방식에서는 일반적으로 크리틱이 하나만 존재합니다.
HoST는 이러한 관례를 깨고 여러 개의 전문화된 평가자에 의존합니다. 일어서는 과정에는 균형 유지, 올바른 자세 취하기, 관절 협응, 회전 운동량 제어 등 여러 중요한 측면이 있다고 가정해 봅시다. 이러한 각 측면은 각각 고유한 "전문가"에 의해 평가될 수 있습니다. 이것이 바로 다중 평가자 아키텍처의 핵심입니다. HoST는 여러 개의 평가자 네트워크를 사용하며, 각 네트워크는 서 있는 과정의 특정 측면을 전문적으로 평가합니다. 예를 들어, 하나의 평가자는 균형을, 다른 하나는 관절 협응을, 또 다른 하나는 회전 운동량을 평가할 수 있습니다.
이처럼 전문화된 평가자들로 구성된 체계는 매우 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이는 기존 학습 관리 시스템에서 흔히 발생하는 문제인 '부정적 간섭'을 해결합니다. 단일 평가자가 복잡한 과제의 모든 측면을 동시에 평가하려고 하면 충돌과 혼란이 발생할 수 있습니다. 다양한 학습 목표가 서로 방해하여 학습 과정을 지연시키거나 심지어 실패로 이끌 수도 있습니다. 다중 평가자 구조는 학습 과제를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 과제로 나누고 각 하위 과제에 전문 평가자를 배정함으로써 이 문제를 해결합니다. 학습자는 모든 평가자로부터 피드백을 받아 일어나기 위한 다양한 측면을 최적으로 결합하는 방법을 학습합니다.
이 다중 비판점 구조는 특히 복잡한 동작인 일어서기에 적합합니다. 일어서려면 균형을 유지하고 넘어지지 않기 위해 다양한 미세 운동 능력과 회전 운동량의 정확한 제어가 필요합니다. HoST는 특화된 비판점들을 통해 일어서기의 이러한 다양한 측면들을 구체적으로 훈련하고 최적화하여, 단일 비판점을 사용하는 기존 방식보다 훨씬 뛰어난 결과를 도출합니다. 연구진은 연구를 통해 다중 비판점 구조가 성능 향상에 크게 기여하고, 기존 방식으로는 불가능했던 일어서기 전략을 개발할 수 있도록 해준다는 것을 입증했습니다.
교육과정 학습: 단순한 것에서 복잡한 것으로
HoST의 성공 비결 중 하나는 커리큘럼 기반 교육입니다. 이 방법은 인간의 학습 과정을 바탕으로 하는데, 우리는 간단한 기초부터 시작하여 점차 어려운 과제로 나아가면서 복잡한 기술을 단계적으로 습득합니다. 자전거 타기를 예로 들어 다시 생각해 보세요. 아이가 두 바퀴로 자전거를 타기 전에 먼저 밸런스 바이크를 타거나 보조 바퀴를 사용하는 법을 배울 수 있습니다. 이러한 준비 운동은 이후의 학습 과정을 수월하게 하고 더 빠르고 성공적인 발전을 보장합니다.
HoST도 비슷한 원리를 적용합니다. 로봇은 처음부터 가장 어려운 과제, 즉 어떤 자세에서든 어떤 표면에서든 일어서는 과제에 직면하지 않습니다. 대신, 점진적으로 더 복잡한 과제를 수행하는 단계별 커리큘럼을 거칩니다. 훈련은 평평한 바닥에 누운 자세에서 일어나는 것과 같은 간단한 시나리오부터 시작합니다. 로봇이 이 과제를 숙달하면, 조건은 점차 더 어려워집니다. 앉은 자세에서 일어서거나 벽에 기대어 누운 자세에서 일어나는 것과 같은 새로운 시작 자세가 추가됩니다. 표면 또한 평평한 바닥에서 약간 고르지 않은 표면, 그리고 최종적으로는 더 험난한 지형으로 다양화됩니다.
이 커리큘럼 기반 훈련은 여러 가지 장점을 제공합니다. 첫째, 솔루션 공간을 더욱 효율적으로 탐색할 수 있습니다. 로봇은 초기에는 서 있는 동작의 기본 요소에 집중하고 간단한 시나리오에서 이를 숙달하는 방법을 학습합니다. 이는 학습 과정을 가속화하여 로봇이 더 빨리 우수한 성능 수준에 도달할 수 있도록 합니다. 둘째, 커리큘럼은 모델의 일반화 능력을 향상시킵니다. 로봇을 점진적으로 더욱 다양하고 복잡한 작업에 노출시킴으로써, 로봇은 다양한 상황에 적응하고 이상적인 환경뿐만 아니라 실제 환경에서도 작동하는 견고한 서기 전략을 개발하는 방법을 학습합니다. 다양한 훈련 조건은 예측 불가능한 표면과 시작 위치가 예외가 아닌 일반적인 현실 세계에서 시스템의 견고성을 위해 매우 중요합니다.
적합:
움직임 제한을 통한 사실주의
HoST의 또 다른 중요한 측면은 실제 적용 가능성을 고려했다는 점입니다. 시뮬레이션은 로봇 훈련에 강력한 도구이지만, 실제 환경은 훨씬 더 복잡하고 예측 불가능합니다. 시뮬레이션과 현실 사이의 간극을 성공적으로 메우기 위해 HoST는 학습된 전략을 로봇 손상 없이 실제 하드웨어에 적용할 수 있도록 두 가지 필수적인 움직임 제약 조건을 구현했습니다.
첫 번째 제약 조건은 평활도 정규화입니다. 이는 진동 운동을 줄이는 것을 목표로 합니다. 시뮬레이션에서 로봇은 실제 상황에서는 문제가 될 수 있는 움직임을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 jerky하고 흔들리는 움직임을 보이면 물리적 하드웨어에 손상을 주거나 불안정한 동작으로 이어질 수 있습니다. 평활도 정규화는 학습된 움직임이 더 부드럽고 유연해지도록 보장하여 하드웨어에 부담을 줄일 뿐만 아니라 더욱 자연스럽고 안정적인 서 있는 동작을 가능하게 합니다.
두 번째 제약 조건은 암묵적인 속도 제한입니다. 이는 지나치게 빠르거나 갑작스러운 움직임을 방지합니다. 시뮬레이션은 종종 로봇이 비현실적으로 빠른 속도로 움직일 수 있는 이상적인 조건을 나타냅니다. 그러나 실제 세계에서는 그러한 갑작스러운 움직임이 모터 과부하 또는 관절 손상과 같은 로봇 손상을 초래할 수 있습니다. 속도 제한은 학습된 움직임이 실제 하드웨어의 물리적 한계 내에 유지되고 로봇을 위험에 빠뜨리지 않도록 보장합니다.
이러한 움직임 제한은 시뮬레이션에서 얻은 지식을 실제 세계로 이전하는 데 매우 중요합니다. 이를 통해 시뮬레이션에서 학습한 전략이 이론적으로만 작동하는 것이 아니라, 하드웨어에 과부하를 주거나 손상시키지 않고 실제 로봇에 구현될 수 있음을 보장합니다. 이는 시뮬레이션과 현실 사이의 간극을 메우고 휴머노이드 로봇을 실제 세계에서 활용할 수 있도록 준비하는 중요한 단계입니다.
실기 테스트: Unitree G1의 HoST
로봇 제어 방법의 진정한 성능 검증은 실제 하드웨어에서의 구현을 통해 이루어집니다. HoST의 기능을 입증하기 위해 연구진은 시뮬레이션에서 학습한 제어 전략을 유니트리 G1 휴머노이드 로봇에 적용했습니다. 유니트리 G1은 민첩성, 견고성, 그리고 사실적인 디자인이 특징인 첨단 휴머노이드 플랫폼으로, HoST의 실제 성능을 평가하기에 이상적인 테스트 환경입니다.
실제 테스트 결과는 인상적이었으며 HoST 접근 방식의 효과를 입증했습니다. HoST로 제어되는 Unitree G1 로봇은 다양한 자세에서 놀라운 일어서기 능력을 보여주었습니다. 누운 자세, 앉은 자세, 무릎을 꿇은 자세는 물론, 물체에 기대거나 고르지 않은 지면에 서 있는 자세에서도 성공적으로 일어섰습니다. 시뮬레이션에서 구현된 능력이 실제 환경으로 거의 완벽하게 이전되었으며, 이는 HoST의 시뮬레이션-실제 전환 성능이 매우 우수함을 보여줍니다.
특히 주목할 만한 점은 HoST로 제어되는 유니트리 G1이 보여준 뛰어난 내구력입니다. 실험에서 로봇은 충격이나 부딪힘과 같은 외부 힘에 노출되었고, 균형을 잃게 만드는 장애물에 부딪히기도 했습니다. 심지어 최대 12kg의 무거운 하중을 실어 안정성과 하중 지지력을 테스트하기도 했습니다. 이러한 모든 상황에서 로봇은 놀라운 회복력을 보여주며 균형을 잃거나 넘어지지 않고 성공적으로 자세를 바로잡았습니다.
인상적인 시연 영상은 HoST의 견고함을 명확하게 보여주었습니다. 영상에서는 한 사람이 유니트리 G1 로봇이 일어서는 동안 밀고 차는 모습이 담겨 있었습니다. 이러한 상당한 충격에도 불구하고 로봇은 전혀 동요하지 않았습니다. 실시간으로 움직임을 수정하고 예상치 못한 충격에 적응하여 결국 안전하고 안정적으로 일어섰습니다. 이 시연은 HoST 시스템이 예측 불가능한 실제 환경에서도 실용성과 신뢰성을 갖추고 있음을 인상적으로 보여줍니다.
적합:
절제술 연구: 구성 요소들의 상호작용
HoST의 개별 구성 요소의 중요성을 더 자세히 살펴보기 위해 연구진은 광범위한 제거 연구를 수행했습니다. 이 연구에서는 HoST 프레임워크의 개별 요소를 제거하거나 수정하여 전체 성능에 미치는 영향을 분석했습니다. 연구 결과는 HoST의 기능에 대한 귀중한 통찰력을 제공했으며 핵심 혁신의 중요성을 확인시켜 주었습니다.
제거 연구의 핵심 결과는 다중 크리틱 아키텍처의 중요한 역할을 확인한 것이었습니다. 연구진이 시스템을 단일 크리틱만 사용하도록 수정했을 때, 시스템은 처참하게 실패했습니다. 더 이상 성공적인 자세 패턴을 학습할 수 없었고, 로봇은 대부분의 경우 무력하게 누워 있는 상태로 남아 있었습니다. 이 결과는 HoST의 성능에 있어 다중 크리틱 아키텍처의 핵심적인 중요성을 강조하며, 특화된 크리틱이 학습 성공에 상당한 기여를 한다는 것을 확인시켜 줍니다.
커리큘럼 기반 훈련은 절삭 연구에서도 핵심적인 성공 요인으로 입증되었습니다. 연구진이 난이도가 점진적으로 증가하지 않는 무작위 훈련으로 커리큘럼을 대체했을 때, 시스템 성능이 크게 저하되었습니다. 로봇은 학습 속도가 느려지고, 성능 수준이 낮아졌으며, 다양한 시작 위치와 표면에 대한 안정성도 떨어졌습니다. 이는 커리큘럼 기반 훈련이 학습 과정의 효율성을 높이고 모델의 일반화 능력을 향상시킨다는 가설을 뒷받침합니다.
구현된 움직임 제약 조건은 전반적인 성능, 특히 실제 적용 가능성 측면에서 크게 기여했습니다. 연구진이 평활도 정규화와 움직임 속도 제한을 제거했을 때에도 로봇은 시뮬레이션에서 복구 전략을 학습했지만, 실제 환경에서는 안정성이 떨어지고 넘어지거나 원치 않는 갑작스러운 움직임이 더 자주 발생했습니다. 이는 움직임 제약 조건이 시뮬레이션에서 시스템의 유연성을 다소 제한할 수는 있지만, 실제 환경에서는 견고하고 안전하며 하드웨어 친화적인 동작을 보장하는 데 필수적임을 보여줍니다.
HoST: 다재다능한 휴머노이드 로봇을 위한 도약대
다양한 자세에서 일어설 수 있는 능력은 언뜻 보기에 사소해 보일 수 있지만, 실제로는 진정으로 다재다능하고 자율적인 휴머노이드 로봇을 개발하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. 이는 더욱 복잡한 이동 및 조작 시스템과의 통합을 위한 기반이 되며, 수많은 새로운 응용 가능성을 열어줍니다. 단순히 일어설 수 있을 뿐만 아니라 소파에서 일어나 테이블로 걸어가 물건을 잡고, 장애물을 피하고, 넘어지더라도 다시 일어나는 등 다양한 작업을 매끄럽게 수행할 수 있는 로봇을 상상해 보세요. 우리 인간에게는 너무나 자연스러운 이러한 환경과의 매끄러운 상호작용이 바로 휴머노이드 로봇 공학의 목표이며, HoST는 이러한 목표 달성에 한 걸음 더 다가갈 수 있도록 도와줍니다.
HoST를 통해 휴머노이드 로봇은 인간과 유사한 형태와 인간 환경과의 상호작용 능력이 강점으로 작용하는 다양한 분야에서 미래에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 돌봄 분야에서는 노인이나 환자를 도와 앉거나 일어나는 것을 돕고, 물건을 건네주거나, 집안일을 지원할 수 있습니다. 서비스 분야에서는 호텔, 레스토랑, 상점에서 고객 응대, 상품 운송, 정보 제공 등에 활용될 수 있습니다. 재난 구호나 산업 현장과 같은 위험한 환경에서는 인간이 수행하기에는 너무 위험하거나 힘든 작업을 대신할 수 있습니다.
또한, 넘어졌을 때 스스로 일어설 수 있는 능력은 추락 복구에 필수적입니다. 추락은 휴머노이드 로봇에게 흔히 발생하는 문제이며, 특히 고르지 않거나 역동적인 환경에서 더욱 그렇습니다. 추락 후 스스로 일어설 수 없는 로봇은 이러한 환경에서 무력해지기 쉽습니다. HoST는 로봇이 예상치 못한 자세에서도 스스로 균형을 잡고 작업을 계속할 수 있도록 함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 이는 휴머노이드 로봇의 신뢰성과 안전성을 향상시켜 더욱 견고하고 실용적인 도구로 만들어 줍니다.
HoST는 차세대 휴머노이드 로봇의 길을 열었습니다.
HoST는 기존 방법의 단순한 진화를 넘어 휴머노이드 로봇 제어 분야에서 획기적인 발전을 의미합니다. 다중 임계 아키텍처와 커리큘럼 기반 훈련을 활용한 강화 학습의 혁신적인 적용을 통해 기존 접근 방식의 한계를 극복하고, 로봇이 놀라울 정도로 다양한 자세와 표면에서 일어설 수 있도록 합니다. Unitree G1 로봇을 이용한 시뮬레이션에서 실제 로봇으로의 성공적인 전이와 외부 교란에 대한 뛰어난 견고성은 이 방법이 실용적인 응용 분야에서 엄청난 잠재력을 지니고 있음을 보여줍니다.
HoST는 연구실에서만 인상적인 성능을 보여주는 것이 아니라, 실제 세상에서도 실질적인 가치를 제공할 수 있는 휴머노이드 로봇을 향한 중요한 발걸음입니다. HoST는 휴머노이드 로봇이 우리 일상생활에 자연스럽게 통합되어 다양한 작업을 지원하고, 우리의 삶을 더욱 안전하고 편리하며 효율적으로 만들어주는 미래에 한 걸음 더 다가가게 해줍니다. HoST와 같은 기술 덕분에 한때는 먼 미래의 이야기였던 휴머노이드 로봇이 우리와 함께 일상생활을 영위하는 모습이 점점 더 현실로 다가오고 있습니다.
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