Isaac 프레임워크와 실시간 제어 스택 통합으로 피지컬 AI 심투리얼 갭 해소 제시
[데이터넷] 실시간 소프트웨어 기반 모션 제어 기업 모벤시스(의장 양부호)는 자사의 피지컬 AI 실시간 실행 스택 연구가 엔비디아 ‘GTC 2026’ 포스터 세션으로 선정됐다고 밝혔다.
모벤시스의 이번 연구는 피지컬 AI 시스템의 핵심 과제인 심투리얼 갭(Sim-to-Real Gap) 문제를 실시간 제어 관점에서 접근한 것으로, 경쟁이 치열했던 포스터 세션의 최종 발표 과제로 선정됐다.
현재 대부분의 피지컬 AI 시스템은 AI 추론을 수행하는 GPU 기반 컴퓨팅 모듈과 실제 로봇 모션 제어를 담당하는 로봇 컨트롤러가 서로 분리된 구조를 가지고 있다. 두 시스템은 이더넷 등을 통해 연결되기 때문에 통신 지연과 작업 스케줄링 지연이 발생하며, 전체 제어 루프에서 상당한 레이턴시가 발생하는 구조적 한계가 존재한다.
이에 AI의 의사결정과 실제 로봇 동작 사이에 시간적 불일치가 발생하고, 실시간 동기화가 어려워지며, 실제 환경에서 동작 안정성과 추종 정밀도가 저하될 수 있어 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템을 실제 환경에 안정적으로 적용하는 데 있어 중요한 기술적 과제로 지적되고 있다.
모벤시스는 이러한 구조적 문제를 해결하기 위해 소프트웨어 모션 컨트롤러 WMX를 기반으로 한 실시간 모션 제어 스택을 개발했다. 이 스택은 EtherCAT 기반 실시간 통신과 ROS2 인터페이스를 통해 엔비디아 Isaac 기반 애플리케이션 계층과 실제 로봇 제어 계층을 저지연으로 연결하는 실시간 실행 계층 역할을 수행한다.
이를 통해 기존 피지컬 AI 시스템에서 분리돼 있던 AI 추론 계층과 로봇 제어 계층 사이의 실행 지연을 최소화하고, 지능과 제어를 밀접하게 결합하는 제어 구조를 구현하게 된다. 이는 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템에서 지능의 결정이 실제 물리 세계의 로봇 동작으로 안정적으로 실행되도록 하는 핵심 실행 인프라로 평가된다.
젯슨 오린 환경에서 Isaac 매니퓰레이터(Manipulator)를 활용한 비교 실험에서는 기존 외부 로봇 컨트롤러 기반 구조 대비 모벤시스의 실시간 제어 스택이 추종 오차(MAE)를 약 85% 감소시키는 결과를 확인했다. 이는 로봇 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 시스템에서 지능과 실행 사이의 간극을 줄이는 실시간 제어 계층의 중요성을 보여주는 사례로 주목된다.
모벤시스의 핵심 기술인 소프트 모션은 MIT 연구에서 출발한 소프트웨어 기반 모션 제어 기술로, 현재 반도체 제조 장비 등 산업 자동화 분야에서 글로벌 장비 기업들에 적용되고 있다. 이번 연구는 이러한 산업용 실시간 제어 기술을 로봇 파운데이션 모델 기반 소프트웨어 스택과 결합해 피지컬 AI 실행 인프라를 구축하는 접근을 제시한다.
모벤시스 관계자는 “피지컬 AI 시대에는 AI 모델 자체뿐 아니라 현실 세계에서 이를 안정적으로 실행할 수 있는 실시간 실행 인프라가 핵심 요소가 될 것”이라며 “산업용 제어 기술을 기반으로 차세대 로봇 시스템에서 활용 가능한 피지컬 AI 실행 플랫폼 개발을 지속해 나갈 것”이라고 말했다.
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강석오 기자
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