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이 같은 동작을 수행하기 위해서는 크기와 무게가 일정하지 않은 물체를 들어 올린 상태에서도 균형 잡힌 자세를 유지하는 고도화된 전신 제어 기술이 필요하다. 외부 물체의 질량이나 무게중심 정보가 사전에 완전히 주어지지 않는 상황에서도 센서 기반의 상태 추정을 통해 불확실성을 보정하는 능력도 요구된다.
특히 아틀라스가 냉장고를 들어 올린 뒤 이동하고 다시 테이블 위에 내려놓는 일련의 과정을 하나의 연속된 동작으로 수행했다는 점이 주목된다. 이동과 조작을 따로 수행하는 수준을 넘어 실제 산업 현장에서 요구되는 복합 작업 능력을 확보하고 있음을 보여주는 대목이다.
보스턴다이나믹스에 따르면 아틀라스는 대규모 시뮬레이션 기반 강화학습을 통해 해당 동작을 빠르게 학습했다. 강화학습은 가상 공간에서 반복적으로 성공과 실패를 거듭하며 실제 작업에 필요한 계획과 실행 역량을 확보하고 최적의 동작을 찾아내는 방식이다.
이를 바탕으로 아틀라스는 냉장고에 접근하고 물체를 인식한 뒤 들어 올리고 이동시키는 일련의 작업 과정을 계획해 각 단계를 순차적으로 실행하는 운동 능력을 확보했다. 보스턴다이나믹스는 이러한 시뮬레이션 학습을 통해 아틀라스가 실제 환경에서 23kg의 냉장고뿐만 아니라 최대 45kg의 냉장고까지 운반하는 데 성공했다고 설명했다.
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보스턴다이나믹스는 이날 아틀라스가 냉장고 운반 작업을 수행하기 위해 어떤 훈련을 진행했는지 보여주는 비하인드 영상도 함께 공개했다. 해당 영상에는 아틀라스가 한 발을 들어 올린 채 360도로 회전하거나 백플립을 수행하는 모습이 담겼다.
이처럼 상체와 하체를 분리해 각각 제어하는 동작은 관절 간 상호 간섭을 최소화하면서도 운동의 연속성을 유지해야 하는 고난도 제어 기술이 요구된다. 보스턴다이나믹스는 물구나무서기와 백플립 같은 동작이 아틀라스의 유연성과 균형성을 평가하고 미끄러지거나 넘어졌을 때 회복하는 능력을 확보하는 데 중요한 요소라고 설명했다.
한편 현대차그룹은 올해 1월 CES 2026에서 ‘AI 로보틱스, 실험실을 넘어 삶으로’를 주제로 로보틱스 기술을 인간의 일상과 산업 전반으로 확장하겠다는 구상을 밝혔다. 이를 위해 구글 딥마인드 등 글로벌 AI 선도 기업과의 전략적 파트너십을 확대하고 첨단 로봇 기술과 로봇 AI 기술을 결합해 새로운 로보틱스 연구와 산업 적용 가능성을 넓힌다는 계획이다.
