동작을 단순히 재현하는 데 그치지 않고 모션캡처, 강화학습, 대규모 시뮬레이션을 활용해 로봇의 전신 제어 기술을 고도화 했다는 설명이다.
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아틀라스는 앞서 공개된 영상에서 발놀림, 패스, 슈팅 등 축구의 기본 동작은 물론 다리를 교차해 공을 차는 ‘라보나 킥’까지 구현하며 전 세계의 관심을 모았다. 이번 메이킹 필름은 아틀라스의 축구 퍼포먼스가 어떤 연구 과정을 거쳐 구현됐는지와 연구진의 개발 비하인드 스토리를 담았다.
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연구진은 먼저 모션캡처 시스템을 활용해 축구 선수의 동작을 수집한 뒤 이를 아틀라스의 신체 구조에 맞게 변환했다. 이후 강화학습을 활용해 로봇이 해당 동작을 반복적으로 학습하도록 했다. 이 과정에서 아틀라스는 사람의 움직임을 모방하는 수준을 넘어 자신의 신체 물리와 모터 제어 방식을 학습하며 균형과 힘 전달을 최적화했다.
아틀라스는 클라우드 GPU 환경에서 수천 개의 시뮬레이션을 동시에 실행해 학습을 진행했다. 이를 통해 단 24시간 만에 사람 기준 약 1년에 해당하는 시행착오를 경험할 수 있다. 이렇게 학습된 동작은 실제 아틀라스 로봇에도 적용된다.
특히 축구는 빠르게 변화하는 외부 환경에 맞춰 전신 움직임을 조정해야 하기 때문에 고도화된 제어 기술이 필요하다. 아틀라스는 전신의 모든 관절을 하나의 시스템처럼 통합 제어하는 ‘전신 제어’ 기술을 활용해 균형과 움직임을 동시에 유지한다.
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고난도 동작인 ‘고스트 라보나 킥’의 개발 과정도 공개됐다. 고스트 라보나 킥은 기존 라보나 킥에 수비수를 속이는 동작을 더한 형태로 휴머노이드 로봇의 물리적 제어 한계를 시험하는 기술이라는 평가가 나온다. 연구진은 축구 선수가 해당 동작을 수행하는 모습을 기록한 뒤 이를 아틀라스의 신체 구조에 맞게 변환하고 AI 학습을 거쳐 실제 로봇에 구현했다.
연구진은 아틀라스가 축구를 통해 학습한 움직임이 스포츠 기술에 그치지 않고 로보틱스 기술 고도화에도 중요한 역할을 한다고 설명했다. 킥 동작을 통해 타이밍과 힘 생성, 협응 능력을 익히고 더 복잡한 동작을 통해 회전 운동과 체중 이동, 전신 제어 능력을 발전시킬 수 있다는 것이다.
이는 향후 물류와 제조 현장에서 로봇이 물체를 다루고 이동하는 작업 수행 능력으로 확장될 수 있다. 이를 통해 산업 현장에서 어렵거나 위험하고 반복적인 작업을 로봇이 대신 수행해 사람의 부담을 줄일 수 있다는 설명이다.
현대차 관계자는 “이렇게 학습된 역량은 향후 더욱 자연스럽고 유연하게 움직이는 휴머노이드 로봇 개발의 중요한 기반이 될 것”이라며 “앞으로도 축구와 같은 다양한 도전 과제를 통해 아틀라스의 움직임 능력을 지속적으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다.







