기술연구소소식

옵티머스에 적용된 행동 예측 알고리즘: 인지 → 결정 → 행동 체계의 심층 설계

1. 왜 행동 예측인가? - 인간 수준의 반응을 위한 전제 조건인간은 명시적인 지시가 없어도 상대방의 행동, 억양, 눈빛 등을 바탕으로 다음 행동을 ‘예상’하며 협력합니다. 따라서 인간과 협업하는 로봇에게는 단순 명령 수행이 아닌, 의도를 읽고 상황을 선제적으로 해석해 행동하는 능력이 필요합니다.테슬라 옵티머스는 이를 실현하기 위해 인지 → 결정 → 행동(Perception–Decision–Action, PDA) 체계를 기반으로 한 행동 예측 알고리즘을 채택하고 있으며, 이는 단순 제어가 아닌 복합지능 시스템(Cognitive Robotics Framework)입니다.2. 인지(Perception): 다중 센서 기반의 의미론적 환경 해석옵티머스의 인지 모듈은 카메라, 마이크, IMU, 촉각 센서 등에서 ..

테슬라 옵티머스 멀티모달 AI 설계 분석 – 음성/제스처 통합 인식 시스템의 구조와 전략

1. 서론: 왜 멀티모달 인식이 필요한가?인간은 단일 채널(음성, 시각, 제스처 등)만으로 의사소통하지 않습니다. 우리가 사용하는 언어에는 억양, 손짓, 눈빛, 맥락이 함께 얽혀 있습니다. 로봇이 인간을 이해하기 위해선 이러한 다중 입력 신호(Multi-input Signals)를 종합적으로 분석할 수 있어야 합니다.테슬라 옵티머스는 이와 같은 인간적 소통 특성을 기반으로, 음성, 제스처, 시선, 공간 위치를 통합적으로 인식하여 실시간으로 인간의 의도를 파악하고 적절한 행동을 생성하는 멀티모달 AI 시스템을 채택하고 있습니다.2. 옵티머스의 멀티모달 AI 아키텍처 개요옵티머스의 멀티모달 시스템은 전통적인 파이프라인 기반 구조가 아닌, 병렬적 데이터 수집 + 융합 신경망 처리 + 상황 기반 행동 생성이라는..

멀티센서 기반 실시간 피드백 제어 시스템 구현 전략

1. 왜 멀티센서 피드백 제어가 중요한가?현대 휴먼노이드 로봇은 다양한 환경 변수에 따라 빠르고 안정적으로 반응해야 합니다. 이를 위해 단일 센서에 의존하는 전통적 제어 방식은 한계를 가지며, 다중 센서 기반의 실시간 피드백 제어 시스템이 필수적입니다.예를 들어, 로봇이 균형을 유지하며 이동하려면 IMU, 관절 엔코더, 카메라, 토크 센서, 접촉 센서 등 수십 개의 데이터를 동시에 통합 분석해야 합니다.2. 멀티센서 시스템 아키텍처 구성멀티센서 기반 제어 시스템은 크게 다음과 같은 계층 구조로 구성됩니다:센서 계층: 위치, 힘, 관성, 시각, 온도, 압력 센서 등신호처리 계층: 필터링, 정규화, 센서 교정융합 계층: 센서 간 보완적 정보 통합 (예: 칼만 필터, EKF)제어 계층: PID, 모델예측제어(..

로봇과 인간 사이의 신뢰 형성 알고리즘

1. 신뢰는 인간-로봇 상호작용의 궁극적 관문로봇이 인간과 협업하는 시대, 인간은 단순한 ‘기능적 유용성’보다 ‘신뢰할 수 있는 존재인가?’를 기준으로 로봇의 수용 여부를 결정합니다.특히 휴먼노이드 로봇인 테슬라 옵티머스는 외형, 동작, 목소리, 맥락 이해 등에서 인간과 유사한 행동을 수행하며, 사용자와의 장기 상호작용을 전제로 설계되어 있습니다. 이 글에서는 옵티머스의 사례를 통해 인간-로봇 사이의 신뢰 형성 알고리즘을 기술적, 인지적, 심리학적 관점에서 분석합니다.2. 신뢰란 무엇인가? – 심리학과 인공지능의 교차점신뢰(Trust)는 인간관계에서 ‘상대가 내게 해를 끼치지 않고, 일정한 예측 가능한 행동을 할 것’이라는 확신 기반의 심리적 상태입니다. 로봇에게도 이 개념이 적용되며, 인간은 다음 세 ..