혁신적인 로봇 조작 프레임워크 BLADE: 언어와 시각 정보를 활용한 지능형 로봇 제어

본 기사는 LLM과 모방학습, 모델기반 계획을 통합한 혁신적인 로봇 조작 프레임워크 BLADE를 소개합니다. BLADE는 다양한 상황에 대한 일반화 능력과 실제 로봇 적용 가능성을 통해 로봇 제어 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

최근, Weiyu Liu, Neil Nie, Ruohan Zhang, Jiayuan Mao, Jiajun Wu 등이 발표한 논문 "Learning Compositional Behaviors from Demonstration and Language"는 로봇 조작 분야에 혁신적인 발전을 가져올 BLADE 프레임워크를 소개합니다. BLADE (Behavior from Language and Demonstration)는 모방 학습과 모델 기반 계획을 결합하여 장기간에 걸친 복잡한 로봇 조작을 가능하게 하는 획기적인 시스템입니다.

기존 로봇 제어 시스템의 한계를 극복하기 위해 BLADE는 대규모 언어 모델(LLM) 을 활용합니다. LLM은 언어로 주석이 달린 로봇 조작 데모를 분석하여 추상적인 행동 지식을 추출합니다. 이렇게 추출된 지식은 시각적 인지 정보를 기반으로 사전 조건 및 효과를 포함하는 구조화된 고수준 행동 표현으로 변환됩니다. 각 고수준 행동에는 신경망 기반 정책으로 구현된 제어기가 연결되어 실제 로봇 동작을 제어합니다.

가장 주목할 만한 점은 BLADE가 수동으로 라벨링된 상태나 기호적 정의 없이 이러한 구조화된 표현을 자동으로 복구할 수 있다는 것입니다. 이는 기존 시스템보다 훨씬 효율적이고 확장성이 뛰어난 접근 방식입니다.

실험 결과, BLADE는 새로운 초기 상태, 외부 상태 변화, 새로운 목표 등 다양한 상황에서도 뛰어난 일반화 능력을 보여주었습니다. 시뮬레이션뿐만 아니라 관절 부품, 부분 관측 가능성, 기하학적 제약이 있는 다양한 물체를 사용한 실제 로봇 실험에서도 그 효과가 입증되었습니다. 이는 BLADE가 실제 세계의 복잡한 환경에서도 안정적이고 유연하게 작동할 수 있음을 의미합니다.

BLADE의 등장은 로봇 조작 분야의 새로운 지평을 열었습니다. LLM과 시각 정보의 결합을 통해 더욱 지능적이고 자율적인 로봇 시스템 개발에 한 걸음 더 다가섰다고 평가할 수 있습니다. 앞으로 BLADE가 더욱 발전하여 다양한 분야에서 활용될 가능성은 무궁무진합니다.