GIST, 두 팔 움직임 힘의 균형 학습해 안정적인 자세 구현
다양한 물체를 들어 옮기는 '양팔 로봇 집기'기술이 개발됐다. 다양한 산업환경에서 사용이 기대된다. 사진은 (뒷다양한 물체를 들어 옮기는 '양팔 로봇' 줄 왼쪽부터) 노상준 박사과정생, 이상범 석박통합과정생, 이규빈 교수, (앞줄 왼쪽부터) 이건협 박사과정생, 김강민 박사과정생 (우측 상단) 백승혁 한국기계연구원 선임연구원.[사진=광주과학기술원]
국내 연구진이 다양한 물체를 들어 옮기는 '양팔 로봇' 실용화를 앞당길 기술을 개발했다.
광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 사람처럼 두 팔을 함께 움직여 균형을 잡고 물체를 안정적으로 집어 조작할 수 있는 'AI 양팔 로봇 파지(집기) 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
이 기술은 로봇이 물체를 잡을 때 두 팔의 움직임이 서로 충돌하거나 힘의 균형이 깨지면서 생기는 불안정성을 스스로 학습해 해결하고 안정적인 자세를 구현하는 것이 핵심이다.
최근 다양한 산업의 실제 환경에서 물리적으로 작업을 수행하는 '피지컬 AI(Physical AI)'에 대한 수요가 증가하면서, 두 팔을 이용해 물체를 안정적으로 잡고 다루는 '양팔 로봇'이 함께 주목받고 있다.
가구처럼 크거나 무거운 물체는 한 팔로는 다루기 어려워, 두 팔이 협력해 안정적으로 파지하는 기술이 필수적이지만, 팔의 위치·방향·힘을 모두 고려해야 해 경우의 수가 많고, 두 팔이 서로 부딪히지 않으면서 물체에 가해지는 힘을 균형 있게 분산해야 하는 등 훨씬 복잡한 제어가 필요하다.
기존 연구들은 양팔의 동작을 각각 계산한 뒤 나중에 조합하는 방식이어서, 두 팔의 협력이 충분히 고려되지 못해 움직임이 충돌하거나 힘이 한쪽으로 치우치는 문제가 발생했다.
연구팀은 두 팔을 처음부터 하나의 시스템처럼 동시에 고려하는 AI 모델 ‘양팔 파지 로봇 시스템으로 문제를 해결했다. 입력부터 결과까지 하나의 과정으로 처리하는 ‘엔드 투 엔드(end-to-end)’ 방식으로, 별도의 단계 나누기 없이 두 팔의 협동을 한 번에 학습하도록 했다.
그 결과 의자, 선반, 수납함 등 다양한 형태의 물체 100개를 활용한 가상 실험에서 89.67%의 파지 성공률을 기록해 기존 기술보다 약 18%p 향상된 성능을 보였다. 외부에서 충격을 가하는 조건에서도 기존 기술보다 약 23%p 향상된 59.72%의 성공률을 유지해, 실제 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있음을 확인했다.
이규빈 교수는 "이번 연구는 로봇의 두 팔 협동을 하나의 통합된 방식으로 학습시켜 별도의 추가 학습 없이도 가상 환경에서 실제 로봇으로 바로 적용할 수 있음을 입증한 최초의 통합형 양팔 파지 시스템"이라고 말했다.
연구 결과는 국제 학술 서버 'arXiv'에 2025년 9월 23일 사전 공개된 바 있으며, 오는 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 빈에서 개최되는 로봇 분야 세계 최고 권위의 학술대회 'ICRA 2026'에서 발표될 예정이다.
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