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중국산 휴머노이드 로봇 '범블비', 하이브리드 액추에이터 설계로 직립 보행 구현

원제목: Bumblebee: China's humanoid robot nails straight-knee walk with hybrid actuator design

핵심 요약

  • 중국 로봇 기업 케플러 로보틱스가 하이브리드 액추에이터 기반 직립 보행 휴머노이드 로봇 '범블비(K2)'를 공개함.
  • 새로운 보행 방식은 선형 액추에이터와 회전 액추에이터를 결합하여 자연스러운 움직임과 높은 에너지 효율을 제공함.
  • 케플러는 2025년을 휴머노이드 로봇 상용화의 중요한 해로 보고, 산업 현장 및 서비스 분야 배치를 목표로 함.

상세 내용

중국 상하이 케플러 로보틱스는 자사의 휴머노이드 로봇 K2 '범블비'의 획기적인 보행 기술 업데이트를 발표했습니다. '하이브리드 구조 기반 안정적인 보행'이라고 소개된 이 기술은 로봇이 벽돌, 플라스틱, 잔디 등 다양한 지면에서 안정적인 보행을 유지하고 외부 충격에도 균형을 잃지 않는 모습을 보여줍니다.

케플러는 또한 로봇이 자연어 명령을 해석하고 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 VLA+ 훈련 플랫폼도 시연했습니다. 기업은 이러한 이동성 및 인지 능력 향상을 통해 산업 및 서비스 분야에서 실제 활용 사례를 확보하는 데 주력하고 있습니다.

'범블비'는 선형 액추에이터와 회전 액추에이터를 직렬 병렬 방식으로 결합한 하이브리드 액추에이터 설계를 사용합니다. 이를 통해 사람과 유사한 직립 보행이 가능하며 정밀도와 하중 요구 사항을 충족한다고 케플러는 설명합니다. 선형 액추에이터는 로봇의 '다리 근육' 역할을 하여 주요 보행력을 제공하고, 회전 액추에이터는 미세 조정 및 다양한 지형에 맞는 보행 전환을 처리합니다.

케플러는 이 하이브리드 접근 방식이 모델링 및 제어가 복잡하지만 더 자연스러운 움직임, 향상된 에너지 효율, 강력한 작업 실행, 그리고 뛰어난 적응성을 제공한다고 주장합니다.

케플러는 이러한 하이브리드 설정으로 직립 보행을 구현하기 위해 시뮬레이션에서 실제 로봇으로 전환할 때 발생하는 기계적 및 제어적 문제를 해결해야 했다고 언급했습니다. 실제 환경의 동적 불일치, 센서 노이즈 및 지연, 액추에이터 지연 및 비선형성, 가변적인 지면 특성 등은 시뮬레이션에서 최적화된 전략이 실제 환경에서 미끄러지거나 불안정해지도록 만들 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 케플러는 하이브리드 직렬 병렬 구조를 개발하고 롤러 스크류와 연결된 조인트 사이의 위치, 속도, 토크 역학에 대한 연구를 수행했다고 밝혔습니다. 제어 측면에서는 강화 학습, 모방 학습, 선형 액추에이터 토크 제어를 결합하여 K2가 복잡한 지형에서 동적으로 보행을 전환하고 자연스러운 인간과 같은 보행을 유지할 수 있도록 했습니다.

케플러는 '듀얼 데이터 플라이휠' 방식을 통해 시뮬레이션 데이터로 시스템을 훈련하여 일반적인 인식 및 언어 이해 능력을 향상시키고, 실제 데이터셋을 통해 인간의 움직임을 직접 학습하도록 했다고 설명했습니다. 계층화된 VLA+ 모델은 이해, 추론, 계획을 위한 의미 인식 및 작업 지향적 지침을 지원하는 것으로 나타났습니다.


편집자 노트

케플러 로보틱스의 '범블비'는 단순한 기술적 진보를 넘어 휴머노이드 로봇 상용화에 중요한 이정표를 제시합니다. 특히 하이브리드 액추에이터 설계를 통한 자연스러운 직립 보행 구현은 로봇의 이동성과 작업 능력을 획기적으로 향상시켜, 산업 현장 및 서비스 분야에서의 활용 가능성을 크게 높였습니다.

일반 사용자들에게는 아직 먼 미래처럼 느껴지던 휴머노이드 로봇이 실제 우리 삶에 한 발짝 더 가까워졌다는 것을 의미합니다. 물류, 제조, 서비스 등 다양한 분야에서 로봇이 인간을 대체하거나 보조하는 모습을 머지않아 목격하게 될 것입니다.

2025년을 휴머노이드 로봇 상용화의 원년으로 예측한 케플러의 전망처럼, 앞으로 로봇 생태계 구축 및 관련 기술 개발 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다. 이는 로봇 산업뿐 아니라 관련 소프트웨어, 인공지능, 센서 기술 등 다양한 분야의 동반 성장을 촉진할 것이며, 궁극적으로 우리의 삶에 큰 변화를 가져올 것입니다.



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