HuB: 극한의 인간형 로봇 균형 제어 기술의 혁신

HuB는 인간형 로봇의 균형 제어 문제를 해결하기 위한 통합 프레임워크로, 기준 동작 오류, 형태적 불일치, 시뮬레이션-실제 간격 등의 어려움을 극복하여 극한의 균형 과제를 성공적으로 수행했습니다. 강한 외부 충격에도 안정적인 균형을 유지하는 HuB는 인간형 로봇 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

한 발로 서서, 발차기를 하는 로봇? HuB가 이뤄낸 놀라운 균형 제어 기술

인간은 놀라운 균형 감각을 지니고 있습니다. 한 발로 서 있거나, 다리를 1.5미터 이상 들어올리는 발차기 동작을 수행하는 것처럼 말이죠. 하지만 이러한 균형 능력을 로봇에 구현하는 것은 쉽지 않습니다. 최근 인간형 로봇 제어 분야에서는 강화 학습을 통해 인간의 움직임을 모방하는 연구가 활발하지만, 균형 잡기와 같은 까다로운 작업에는 여전히 어려움이 있었습니다.

장, 정, 내, 후, 왕, 천, 임, 리, 홍, 스리나스, 고 등 11명의 연구진으로 구성된 팀은 이러한 어려움을 극복하기 위해 HuB(Humanoid Balance) 라는 혁신적인 프레임워크를 개발했습니다. HuB는 세 가지 주요 문제점, 즉 1. 기준 동작 오류로 인한 불안정성, 2. 형태적 불일치로 인한 학습 어려움, 3. 센서 노이즈와 모델링되지 않은 역학으로 인한 시뮬레이션-실제 간격 에 효과적으로 대응합니다.

HuB는 기준 동작 개선, 균형 인식 정책 학습, 시뮬레이션-실제 강건성 훈련이라는 세 가지 구성 요소를 통합합니다. 각 구성 요소는 특정 문제에 초점을 맞춰 로봇의 균형 능력 향상에 기여합니다.

연구팀은 Unitree G1 휴머노이드 로봇을 사용하여, '제비 균형'과 '브루스 리 킥'과 같은 극단적인 한 발 균형 작업을 포함한 다양한 과제를 수행했습니다. 그 결과, HuB는 강한 외부 충격(축구공으로 강하게 차는 것과 같은)에도 안정적인 균형을 유지했지만, 기존 방법들은 이러한 과제를 완수하지 못했습니다. 이는 HuB가 극한의 균형 제어 상황에서도 높은 성능과 안정성을 보여준다는 것을 의미합니다.

이 연구는 단순한 모방 학습을 넘어, 외부 환경 변화에도 견딜 수 있는 강건한 균형 제어 기술을 제시하여 인간형 로봇의 발전에 중요한 이정표를 세웠습니다. HuB 프로젝트 웹사이트 에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.