GRoQ-Loco: 오프라인 데이터만으로 다양한 로봇과 지형에 적용 가능한 사족 보행 제어 기술

GRoQ-Loco는 오프라인 데이터셋만을 이용해 다양한 사족보행 로봇과 지형에서 일반화된 보행 제어를 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다. 로봇 특정 인코딩 없이도 Unitree Go1 및 Stoch 5와 같은 다양한 로봇에서 제로샷 전이를 성공적으로 달성하였으며, 저지연 제어 출력을 제공하여 실시간 구현 가능성을 입증했습니다.

혁신적인 사족 보행 로봇 제어 기술, GRoQ-Loco 등장!

최근 대규모 오프라인 학습의 발전은 복잡한 로봇 작업에 대한 일반적인 정책 학습의 가능성을 열었습니다. 하지만, 사족 보행 로봇의 지속적인 역동성과 다양한 지형 및 로봇 형태에 대한 실시간 적응의 필요성 때문에 이러한 원칙을 다리 보행에 적용하는 것은 여전히 큰 과제였습니다.

이러한 어려움을 극복하기 위해 등장한 것이 바로 GRoQ-Loco입니다! 인도의 연구진(Narayanan PP, Sarvesh Prasanth Venkatesan, Srinivas Kantha Reddy, Shishir Kolathaya)이 개발한 GRoQ-Loco는 오프라인 데이터 세트만을 사용하여 여러 사족 보행 로봇과 지형에 걸쳐 단일 일반화 보행 정책을 학습하는 확장 가능한 어텐션 기반 프레임워크입니다.

놀라운 성능: 제로샷 전이와 로봇 독립성

GRoQ-Loco의 핵심은 계단 통과(비주기적 보행) 과 평지 통과(주기적 보행) 이라는 두 가지 보행 동작의 전문가 시연 데이터를 활용하여 일반화 모델을 학습하는 것입니다. 여기서 놀라운 점은 로봇 특정 인코딩 없이 모든 로봇의 고유 수용 데이터에서 직접 작동한다는 것입니다. 즉, 로봇의 형태에 상관없이 동일한 정책을 적용할 수 있다는 의미입니다.

실제로, 연구진은 12kg의 상용 로봇인 Unitree Go1을 포함한 다양한 로봇에서 성공적인 제로샷 전이를 확인했습니다. 심지어 70kg의 대형 로봇인 Stoch 5에서도 추가 미세 조정 없이 평지와 야외 지형에서의 보행이 가능함을 보여주었습니다. 이는 GRoQ-Loco가 로봇의 크기나 지형의 복잡성에 상관없이 뛰어난 성능을 발휘함을 의미합니다.

뛰어난 효율성: 저지연 제어 및 실시간 구현 가능성

GRoQ-Loco는 Intel i7 nuc에서 직접 구동되며, 테스트 시간 최적화 없이도 저지연 제어 출력을 생성합니다. 이는 실시간 응용 분야에 적용 가능함을 시사하며, 향후 자율 주행 로봇이나 재난 구조 로봇 등 다양한 분야에서 활용될 가능성을 보여줍니다.

맺음말: 로봇 보행 제어의 새로운 지평

GRoQ-Loco는 오프라인 데이터를 활용하여 로봇 형태에 상관없이 다양한 지형에서 뛰어난 보행 성능을 보이는 혁신적인 기술입니다. 이 연구는 사족 보행 로봇 제어의 새로운 지평을 열었으며, 앞으로 더욱 발전된 로봇 기술 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.