GIST, 사람처럼 물체 다루는 AI 양팔 로봇 집기 기술 개발

▲실제 환경 평가를 위한 실험 구성 및 파지 동작 과정. 실제 환경에서 인공지능 모델의 성능을 검증하기 위해 로봇 실험 환경(왼쪽)을 구축하고, 다양한 형상의 물체를 대상으로 파지 실험을 수행했다. 그 결과, 물체를 파지한 후 들어 올리는 조작 과정에서도 생성된 파지 자세가 안정적으로 유지됨을 확인했다(오른쪽). (사진=GIST)

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(grasp, 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 핵심으로, 향후 사람과 유사하게 상체를 활용해 물체를 조작하는 휴머노이드 로봇 연구 발전에도 기여할 것으로 기대된다.

​

최근 물류·제조·의료 등 다양한 산업의 실제 환경에서 물리적으로 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’에 대한 수요가 증가하면서, 두 팔을 이용해 물체를 안정적으로 잡고 다루는 ‘양팔 로봇(Dual Arm Robot)’이 주목받고 있다.

​

특히 가구처럼 크거나 무거운 물체는 한 팔로는 다루기 어려워, 두 팔이 협력해 안정적으로 파지하는 기술이 필수적이다.

​

그러나 양팔 파지는 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 발생해 실제 환경에서 안정적인 양팔 협동 구현에 한계가 있었다.

​

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 두 팔을 처음부터 하나의 시스템처럼 동시에 고려하는 AI 모델 ‘양팔 파지 로봇 시스템(BiGraspFormer)’을 개발했다.

​

이 기술은 입력부터 결과까지 하나의 과정으로 처리하는 ‘엔드 투 엔드(end-to-end)’ 방식으로, 별도의 단계 나누기 없이 두 팔의 협동을 한 번에 학습한다.

​

이 시스템은 사람이 물건을 집는 과정을 닮은 세 단계로 작동한다.

​

먼저 카메라를 이용해 목표물을 수많은 점으로 이루어진 포인트클라우드(Point Cloud) 형태로 인식하고, 이를 바탕으로 전체 형상과 표면 구조를 동시에 분석한다. 이는 사람이 물건을 집기 전 눈으로 어디를 잡을지 판단하는 과정과 유사하다.

​

다음으로 한쪽 팔 기준에서 안정적으로 잡을 수 있는 다양한 위치를 먼저 찾은 뒤, 이를 ‘길잡이’로 삼아 두 팔이 함께 잡을 수 있는 조합을 효율적으로 만들어 내는데, 이 과정은 복잡한 경우의 수를 크게 줄여 빠른 계산을 가능하게 한다.

​

마지막으로 두 팔이 서로 간섭하지 않으면서도 물체에 가해지는 힘이 균형을 이루는 최적의 조합을 선택해, 가장 안정적인 파지 자세를 결정한다.

​

연구팀은 가상 환경 실험(시뮬레이션)과 실제 로봇 실험을 통해 기술의 성능을 검증했다.

​

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.

▲(뒷줄 왼쪽부터) 노상준 박사과정생, 이상범 석박통합과정생, 이규빈 교수, (앞줄 왼쪽부터) 이건협 박사과정생, 김강민 박사과정생 (우측 상단) 백승혁 한국기계연구원 선임연구원. (사진=GIST)

연구팀은 가상 환경에서 학습한 AI 모델을 실제 로봇에 추가 학습 없이 적용했음에도, 무거운 계단형 구조물부터 불규칙한 형태의 의자까지 실제 환경의 다양한 물체를 대상으로 평균 88% 이상의 파지 성공률을 달성해 현장 적용 가능성과 범용성, 안정성을 입증했다.

​

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.

​

또한 “향후 대형 가구 운반, 물류 창고 자동화, 제조 현장의 중량물 조립 등 기존의 단일 팔 로봇으로는 한계가 있었던 다양한 분야에서 양팔 로봇의 실용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

​

GIST AI융합학과 이규빈 교수가 지도하고 김강민 박사과정생(제1저자)이 수행한 이번 연구는 과학기술정보통신부·정보통신기획평가원(IITP) 인공지능대학원 지원사업과 한국연구재단의 지능형 애플리케이션 개발을 위한 오픈 시뮬레이터 핵심 기술 지원사업의 지원을 받았다.

​

연구 결과는 오는 6월 1일부터 5일까지 오스트리아 빈에서 개최되는 로봇 분야 세계 최고 권위의 학술대회 ‘ICRA 2026’에서 발표될 예정이다. 또한 해당 연구는 국제 학술 서버 ‘arXiv’에 2025년 9월 23일 사전 공개된 바 있다.

​

한편 GIST는 이번 연구 성과가 학술적 의의와 함께 산업적 응용 가능성까지 고려한 것으로, 기술이전 관련 협의는 기술사업화실(hgmoon@gist.ac.kr)을 통해 진행할 수 있다고 밝혔다.

​

최지호 기자 jhochoi51@irobotnews.com

저작권자 © 로봇신문 무단전재 및 재배포 금지