이 번에는 보스턴 다이내믹스의 아틀라스와 테슬라의 옵티머스를 중심으로 실시간 자세 제어 기술을 소개합니다. 이 기술이 로봇의 인간다운 움직임을 가능하게 하는 원리를 살펴보려 합니다.
휴머노이드가 균형을 잡는 방법
영화에서나 보던 인간 같은 로봇, 휴머노이드가 이제 진짜 현실이 되고 있습니다. 이 로봇들은 단순히 걷고 움직이는 것뿐만 아니라, 사람처럼 환경에 적응하며 똑똑하게 행동합니다. 이런 행동을 가능하게 만든 기술 중 ‘실시간 자세 제어’에 관심이 갑니다. 이 기술 덕분에 로봇은 넘어지지 않고 계단을 오르고, 장애물을 피하며, 심지어 춤까지 출 수 있기 때문이에요.
실시간 자세 제어?
먼저, 실시간 자세 제어가 뭔지 알아야 볼게요. 간단히 말해, 로봇이 몸의 균형을 잡고 움직임을 조절하는 기술입니다. 우리가 길을 걷다가 돌부리에 걸려도 넘어지지 않고 중심을 잡는 것처럼, 로봇도 그런 능력이 필요하죠. 하지만 사람과 달리 로봇은 본능? 또는 무조건 반사? 같은 그런 것이 없습니기 때문에 모든 동작을 센서, 컴퓨터, 알고리즘으로 계산해야만 하죠.
예를 들어, 계단을 오르는 상황을 보시죠. 사람은 무의식적으로 발을 어디에 둘지, 무게 중심을 어떻게 옮길지 직관적으로 알죠. 하지만 로봇은 계단의 높이를 측정하고, 다리의 각도를 조절하고, 넘어지지 않도록 실시간으로 계산해야만 합니다. 이 모든 게 1초도 안 되는 시간 안에 이뤄진다. 사실 1초면 너무 길죠. 만약 로봇이 공장에서 무거운 물건을 들다가 바닥에 미끄러진다면, 잘못하면 로봇이 망가지거나 주변을 위험하게 만들 수 있어요. 망가지면 비용 문제가 있고, 혹시라도 폭발이라도 하면 정말 큰일이죠. 그래서 실시간 자세 제어는 휴머노이드 로봇의 핵심 기술 중 하나입니다.
아틀라스의 자세 제어
보스턴 다이내믹스의 아틀라스는 로봇계의 댄서라고도 할 수 있어요. 물론 개인적인 생각입니다만, 공중제비를 돌고, 브레이크 댄스를 추는 영상을 본 적이 있다면 아마 저의 말에 어느 정도 동의를 할 수도 있을 거예요.
아틀라스의 자세 제어 비결은 정교한 유압 구동 시스템과 수많은 센서의 조합이라고 하더군요. 여전히 유압 방식을 사용하지만, 센서와 소프트웨어의 정밀한 제어 덕분에 매우 유연한 움직임을 보여준다고 합니다. 머리 부분에는 카메라와 레이더 같은 비전 시스템이 있어 주변 환경을 실시간으로 스캔을 하는데요, 시연 중에 박스를 옮기는 일을 할 때, 아틀라스는 박스의 위치와 주변 장애물을 정확히 파악합니다. 만약 박스가 살짝 기울어져 있으면, 로봇은 즉시 손목과 팔의 각도를 조정해 균형을 맞추죠. 이 모든 과정은 사전에 정의된 알고리즘에 따라 이뤄지지만, 그 반응이 인간처럼 자연스러울 정도로 정교하게 움직입니다.
흥미로운 점은 아틀라스가 실수하는 모습도 보여준다는 점입니다. 보스턴 다이내믹스는 로봇이 넘어지거나 비틀거리는 영상을 그대로 공개해요. 한 번은 아틀라스가 박스를 들다가 살짝 균형을 잃었지만, 금세 자세를 바로잡고 작업을 이어나가는 모습을 보여줬어요.
옵티머스의 자세 제어
테슬라는 자동차와 AI 기술로 유명한 대요, 이 기술들을 로봇에 쏟아부은 결과가 옵티머스입니다. 옵티머스의 가장 큰 특징은 신경망, 즉 인공지능 뇌를 활용한 자세 제어입니다. 센서 데이터에만 의존하지 않고, AI가 환경을 이해하고 스스로 판단하도록 훈련했다고 해요.
예를 들어, 옵티머스는 경사면을 걸을 때 카메라와 관성 센서를 함께 활용해 균형을 잡습니다. 테슬라는 옵티머스가 다양한 환경에서 걸을 수 있도록 AI 훈련을 합니다. 시연에서 옵티머스가 살짝 미끄러운 바닥을 걸을 때, AI는 센서 데이터를 빠르게 분석해 수십 밀리초 안에 다리의 위치를 조정하죠. 이런 빠른 반응 덕분에 로봇은 넘어지지 않고 계속 걷을 수 있습니다. 다만, 아직은 시각 센서를 완전히 배제하고 걷는 단계까지는 발전하지 않았다고 합니다.
옵티머스는 아직 아틀라스처럼 화려한 동작을 보여주진 않지만, 그 가능성은 높죠. 테슬라는 옵티머스가 공장뿐 아니라 가정에서도 사람과 함께 일할 수 있도록 설계하고 있다고 합니다.
아틀라스 vs 옵티머스
아틀라스와 옵티머스는 비슷한 목표를 향하지만, 좀 다른 방향을 가고 있습니다. 아틀라스는 정밀한 유압 시스템과 사전 정의된 제어 알고리즘에 집중하고 하드웨어의 강점을 살려 복잡한 환경에서도 안정적으로 움직이도록 하는 반면, 옵티머스는 소프트웨어, 특히 AI에 무게 중심을 둡니다. 테슬라는 옵티머스가 강화학습을 통해 점점 더 똑똑하게 환경에 적응하도록 훈련시키고 있습니다.