멀티모달 기반 모델을 활용한 휴머노이드 로봇의 자율적 로코매니퓰레이션 기술

Yu Hao 등 연구진은 다중 모달 기반 모델과 몸에 깃든 행동 사슬 추론을 활용하여 휴머노이드 로봇의 자율적 로코매니퓰레이션 기술을 개발했습니다. 실제 환경 실험을 통해 효과성을 입증하여, 인간과 로봇의 협업 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가받고 있습니다.

혁신적인 휴머노이드 로봇 제어 기술 등장: 복잡한 환경에서의 자율적 행동 가능케 해

복잡하고 구조화되지 않은 환경에서 휴머노이드 로봇이 자율적으로 로코매니퓰레이션(Loco-manipulation, 이동과 조작을 결합한 작업) 작업을 수행하는 것은 오랫동안 어려운 과제였습니다. 이는 장기적인 계획 수립 능력과 고차원 계획과 실제 작업 실행 사이의 간극을 메울 다중 모달(Multi-modal) 능력을 로봇에 부여해야 하기 때문입니다.

Yu Hao 등 연구진은 최근 발표한 논문, "Embodied Chain of Action Reasoning with Multi-Modal Foundation Model for Humanoid Loco-manipulation"에서 이러한 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시했습니다. 이 연구는 다중 모달 기반 모델을 활용하여, 휴머노이드 로봇이 텍스트 지시만으로 자율적으로 행동 계획을 세우는 새로운 프레임워크를 소개합니다.

핵심 기술: 몸에 깃든 행동 사슬 추론

연구진이 개발한 방법은 다음과 같은 핵심 기술을 포함합니다.

• 휴머노이드 특화 사고 연쇄(Chain of Thought) 방법론: 작업을 이동 및 조작 동작의 순차적 시퀀스로 분해하여, 로봇의 신체 움직임과 물체의 특성을 상세히 분석합니다. 이는 로봇이 인간의 지시를 보다 정확하게 이해하고 실행할 수 있도록 돕습니다.
• 공간 추론: 관찰된 정보와 목표 객체의 특성을 기반으로 공간 추론을 수행하여, 목표 위치가 보이지 않거나 가려져 있더라도 효과적으로 탐색할 수 있습니다.

실제 환경에서의 검증

연구진은 물체 재배치, 조작 및 로코매니퓰레이션 작업 등 다양한 실제 환경 실험을 통해 이 방법의 효과를 검증했습니다. 상체와 하체의 분리된 제어를 통해 로봇 행동 사슬 추론 전략의 효과성을 입증하였으며, 인간의 지시를 정확하게 이해하고 실행하는 능력을 보여주었습니다. 이 연구는 휴머노이드 로봇의 자율성과 실용성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

미래 전망: 더욱 발전된 휴머노이드 로봇 기술 기대

이 연구는 다중 모달 기반 모델과 몸에 깃든 행동 사슬 추론 방법론을 결합하여 휴머노이드 로봇 제어의 새로운 지평을 열었습니다. 앞으로 이 기술은 더욱 발전하여 복잡하고 예측 불가능한 환경에서도 인간과 효과적으로 협업하고 다양한 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇 개발에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. 인간과 로봇의 공존 시대를 앞당길 핵심 기술로 주목받고 있습니다.