뉴로메카, 카이스트와 '단일 카메라 기반 정밀 작업 로봇 AI' 개발

[이데일리 신하연 기자] 뉴로메카(348340)가 한국과학기술원(KAIST)과 공동으로 손목에 별도 카메라를 장착하지 않고도 정밀한 작업을 수행할 수 있는 로봇 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.

뉴로메카는 KAIST 전기및전자공학부 김민준 교수 연구팀과 공동 개발한 ‘SCDP(Spatially Conditioned Diffusion Policy)’를 자사 휴머노이드 로봇 ‘에이르(EIR)’에 적용해 종이컵을 분리하는 작업을 시연했다. 관련 연구 논문은 국제 로봇학습 학술대회 ‘CoRL 2026’에 채택됐다.

이번 기술은 로봇의 손목에 카메라를 추가하는 대신 단일 RGB 카메라에서 확보한 영상만으로 정밀한 조작을 수행하도록 설계됐다. 기존 시각 기반 로봇 학습에서는 손이 물체에 접근할 때 접촉 부위를 자세히 확인하기 위해 손목 카메라를 활용하는 방식이 널리 사용돼 왔다.

손목 카메라는 정밀한 위치 파악에 유리하지만 추가 장치와 배선이 필요하다. 특히 부품이 밀집하거나 작업 공간이 좁은 산업현장에서는 주변 설비와 간섭이 발생할 수 있다.

뉴로메카와 KAIST가 개발한 SCDP는 로봇 손끝의 예상 이동 경로를 영상에 투영하고 해당 경로 주변의 시각 정보를 여러 해상도로 추출하는 방식이다. 동작을 생성하고 수정하는 과정에서 필요한 영상 정보를 반복적으로 선택해 전체 작업 환경과 세부 조작 부위를 함께 파악하도록 했다.

실제 휴머노이드 시연에서는 에이르의 머리에 장착된 RGB 카메라 한 대를 이용해 겹쳐 있는 종이컵을 양손으로 분리했다. 별도로 진행한 프랑카 판다(Franka Panda) 로봇팔 실험에서는 외부 고정 카메라 한 대만으로 리모컨에 배터리를 삽입하는 작업을 수행했다.

시뮬레이션 평가에서도 기존 방식과 비교해 성능을 확인했다. 메타월드(Meta-World) 환경에서 작업별 시연 데이터 20개를 활용해 학습한 결과, 네 가지 난이도 그룹 모두 평균 성공률 80% 이상을 기록했다.

특히 고난도 작업 6개로 구성된 그룹에서는 SCDP의 평균 성공률이 82.5%로 나타났다. 손목 카메라를 추가한 비교 모델인 디퓨전 폴리시(Diffusion Policy)의 성공률 74.2%보다 8.3%포인트 높은 수치다.

프랑카 판다 로봇팔을 이용한 컵 잡기 실험에서도 성능 차이가 나타났다. 시각적 방해 물체가 있는 환경에서 컵 손잡이와 컵 벽면을 잡는 작업의 성공률은 각각 85%, 80%였다. 동일한 조건에서 기존 비교 모델의 성공률은 각각 30%, 65%로 집계됐다. 각 조건별 평가는 20회씩 진행됐다.

뉴로메카는 이번 연구를 바탕으로 손목 주변 장치를 간소화하면서도 정밀한 조작이 필요한 휴머노이드의 산업현장 적용 가능성을 검토할 계획이다.

허영진 뉴로메카 최고기술책임자(CTO)는 “이번 연구는 카메라와 배선을 줄이는 하드웨어 구성의 이점을 정밀 조작 학습과 연결했다는 점에서 의미가 있다”며 “손목 주변의 공간을 확보하면서 머리 쪽 시야로 손을 제어하는 접근은 협소한 작업 공간이나 사람이 사용하는 도구·물체를 다뤄야 하는 휴머노이드의 현장 적용 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.