보스턴 다이내믹스, 새 휴머노이드 손에서 새끼손가락 없앴다

보스턴 다이내믹스가 오늘 휴머노이드 아틀라스에 쓸 최신 손을 공개했다. 이 손은 손가락이 4개이고 13 DOF를 갖췄다. 또 직접 구동 방식이며, 대량 생산을 염두에 두고 설계됐다.

보스턴 다이내믹스에 따르면 이전 버전의 아틀라스 손은 7 DOF였으며, 매우 다양한 물체를 잡을 수 있도록 설계됐다. 회사는 최신 손에서 그런 물체를 조작하는 쪽으로 초점을 옮기고 있다.

"정말 수많은 설계안을 검토했고, 질문도 많았습니다. 손에 엄지를 하나 둘까, 두 개 둘까? 새끼손가락이 정말 있어야 할까, 없어도 될까? 그런데 이런 질문 대부분에는 명쾌한 답이 없습니다." 아틀라스 로봇 행동 책임자 알베르토 로드리게스의 말이다. "언제나 어느 정도는 직관과 실험에 기댈 수밖에 없습니다. 결국은 서로 충돌하는 여러 목표 사이에서 절충하는 문제로 귀결됩니다."

보스턴 다이내믹스는 새끼손가락이 없는 이 네 손가락 손을 고충실도 시뮬레이션에 맞춰 제작했다고 밝혔다. sim-to-real 강화학습을 가능하게 하기 위해서다. 회사는 관절에 투명한 직접 구동 방식을 유지했으며, 모든 관절에 한 종류의 액추에이터만 썼다고 설명했다. 아틀라스의 몸체와 마찬가지로 이 액추에이터들은 완전히 밀폐돼 있어서, 관절을 가로지르는 손상되기 쉬운 케이블이 전혀 없다.

새 손으로 할 수 있는 동작은 다음과 같다.

엄지 손끝을 다른 모든 손가락의 길이 방향과 너비 방향으로 미끄러뜨리기
엄지와 다른 어떤 손가락으로든 정교하게 집기
세 손가락으로 정교하게 잡기
드릴, 전동 토크 드라이버, 그라인더, 네일건, 용접 토치처럼 방아쇠가 달린 공구 잡기

이번 발표는 보스턴 다이내믹스가 현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카에 로보틱스 메타플랜트 애플리케이션 센터를 연 지 불과 일주일 만에 나왔다. 회사는 조지아주에 있는 이 시설이 아틀라스 휴머노이드를 모회사 현대자동차의 자동차 제조 공정에 통합하기 위한 훈련 센터라고 밝혔다.

보스턴 다이내믹스는 왜 네 손가락에 걸었나?

로봇 손을 만들 때 많은 기업은 사람 손을 최대한 비슷하게 재현하려고 한다. 그렇다면 보스턴 다이내믹스는 왜 그 길을 택하지 않았을까?

"새끼손가락이 없는 건 팀이 판단했기 때문입니다. 새끼손가락으로 더 얻을 수 있는 정교함과 작업이 그 대가에 비해 가치가 없다고요. 그 대가란 DOF 3개가 추가되면서 생기는 복잡성, 크기, 전력 소비 등 액추에이터를 더할 때 따라오는 모든 것입니다." 아틀라스 팀의 기계 엔지니어 딜런 스러시의 설명이다.

설계가 끝나기 전, 보스턴 다이내믹스의 최고제품기술책임자 재커리 재코스키는 팀원들에게 하루 동안 새끼손가락과 약지를 테이프로 묶고 지내면서 무엇을 할 수 없었는지 보고하라고 했다. 실험이 끝났을 때 팀은 로봇 손에 새끼손가락이 필요 없다는 데 의견을 모았다.

손가락 4개와 13 DOF를 갖춘 이 손은 물체를 손에 쥔 채로 방향 바꾸기, 미끄러지는 물체 다시 잡기, 방아쇠를 당기면서 공구 다루기가 가능하다.

크기도 중요한 고려 사항이었다. 로봇 손은 다양한 크기의 물체를 잡아야 하고 좁은 공간에 손을 넣어야 할 수도 있다. 그러니 너무 커서는 안 된다. 게다가 사람 손에 더 가까운 손일수록 사람의 조작 데이터와의 신체 구조 차이가 작다.

그래서 아틀라스의 새 손은 큰 사람 손과 비슷한 크기로 만들어졌고, 이 크기가 액추에이터 크기를 크게 좌우한다. 회사는 여러 독자적인 구동 기술 덕분에 이전 손과 비슷한 힘을 유지했다고 밝혔다.

보스턴 다이내믹스는 액추에이터의 역구동성과 투명성이 로봇 전체 설계 철학의 핵심이라고 밝혔다. 이 덕분에 회사는 민첩하고 정교한 동작을 고유감각에 의존해 구현할 수 있다. 보스턴 다이내믹스는 고유감각을 보완하기 위해 손끝과 손바닥을 덮는 고밀도 압력 촉각 센서도 손에 달았다. 이 센서로 미세한 접촉 신호도 감지할 수 있다.

시뮬레이션 학습을 위한 손 만들기

오늘날 조작 데이터 수집을 확장하는 가장 좋은 방법 중 일부는 범용 조작 인터페이스를 활용한다. 시연자가 이런 웨어러블 기기를 착용하고 자연스럽게 작업을 수행하면, 센서가 조작 과정에서 가장 중요한 신호를 포착한다. 접촉이 일어나는 순간이나 압력 분포 같은 신호다.

하지만 직접 모방에는 한계가 있다. 보스턴 다이내믹스는 휴머노이드의 전신 제어에서 이를 깨달았다고 밝혔다. 휴머노이드의 전신 동작은 언제나 전신 제어기 위에서 실행된다. 전신 제어기는 균형 잡기, 발이 걸렸을 때 회복을 위해 내딛는 걸음, 중력이나 자기 충돌, 외부에서 밀치는 힘 같은 힘에 대한 보정 등 고속 동역학을 담당한다. 중요한 점은 오늘날 이런 전신 제어기가 하나같이 시뮬레이션 속 강화학습으로 훈련된다는 것이다.

보스턴 다이내믹스는 사람의 시연이 상황의 복잡한 시각 정보를 담아내는 데 가장 알맞다고 밝혔다. 하지만 빠르고 민첩한 정교한 조작은 본질적으로 고속 폐루프 제어와 힘 조절의 결과물이기도 하다. 웨어러블 기기로는 바로 이 부분을 포착하지 못한다. 그래서 회사는 시뮬레이션 속 강화학습이 정교한 조작을 해결하는 데 꼭 필요한 요소라고 본다.

이런 판단은 손 설계에 큰 영향을 미쳤다. 보스턴 다이내믹스는 여러 면에서 sim2real 전이와 강화학습을 위해 이 손을 만들었다고 밝혔다. 강성 구동 방식과 역구동이 가능한 동력 전달 장치, 그리고 코깅과 마찰을 보정하는 새로운 제어 기술 덕분에 손을 높은 동역학적 충실도로 시뮬레이션할 수 있다.

이 충실도 덕분에 강화학습으로 견고한 제어 정책을 더 효과적으로 훈련할 수 있다. 훈련 과정에서 모터 토크 특성, 표면 마찰 계수, 물체 형상, 작업 중 교란 요소를 무작위로 바꿔 가며 정책을 노출하는 방식이다.

회사는 동적인 작업에서 sim2real 전이가 잘 될 것으로 보이는 초기 결과를 얻었다. 이 동작들은 도메인 무작위화를 적용해 시뮬레이션에서 바로 훈련됐고, 하드웨어에서는 고속 액추에이터 고유감각만으로 피드백을 받아 실행됐다.

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