기술연구소소식

테슬라 옵티머스 전력 분배 및 소비 최적화 아키텍처 심층 분석

1. 로봇 전력 설계의 진화: 회로에서 아키텍처로기존 로봇은 전력을 공급받는 방식만 설계하면 충분했다. 그러나 옵티머스와 같은 자율 휴먼노이드 로봇은 다르다. 이 로봇은 동시다발적인 동작 수행, 고속 연산, 멀티센서 피드백 처리, 안정성 판단 및 사용자 대응까지 하며, 전력 소비가 고도로 예측 불가능한 상태에서 발생한다.즉, 옵티머스의 전력 설계는 단순한 회로 설계를 넘어, 행동 중심적 전력 예측, 실시간 모듈 분배, 동적 안전 회복, 고장 예측 대응까지 포함된 에너지 지능 시스템이다.2. 옵티머스의 전력 아키텍처 계층 구조옵티머스는 계층형 전력 분배 구조를 통해, 각 모듈과 연산장치의 전력 흐름을 중앙에서 통제하면서도 분산 제어가 가능하도록 설계되어 있다:Tier 1: Central Energy Cor..

사람처럼 움직이는 로봇, 어떻게 안전하게 설계할까? 옵티머스의 통합 제어 전략

1. 사람처럼 움직이는 로봇의 딜레마: 생체 유사성과 기계 안전성 사이사람은 뇌와 말초신경계가 통합된 피드백 루프를 통해 수천 개의 동작을 매끄럽게 제어합니다. 반면 로봇은 전자 회로, 소프트웨어, 센서, 서보모터에 의존합니다. 따라서 ‘사람 같은 동작’을 단순히 포즈나 움직임으로 모방하는 것은 매우 위험하며, 이는 로봇이 자율적 상황 판단과 안정성 확보까지 함께 수행해야만 의미 있는 동작으로 진화할 수 있음을 뜻합니다.2. 바이오미메틱 제어 기반 동작 생성: 단순 모션 재현의 한계 극복사람과 유사한 동작을 설계하기 위한 접근 방식은 크게 세 가지입니다:키네마틱 모방: 인간 관절 가동 범위(RoM), 관절 연계성, 시퀀스를 기초로 모델링바이오역학 시뮬레이션: 인체 근골격 모델 기반 토크, 가속도, 균형 ..

옵티머스의 움직임 학습: 모션 캡처 기반 표현 학습과 정책 전이 구조 분석

1. 배경: 단순 모사에서 목적 지향적 동작 생성으로테슬라 옵티머스는 초기에 Rule-based motion control에서 출발했으나, 실제 인간과 비슷한 유연하고 자연스러운 움직임을 실현하기 위해 표현 학습(Representation Learning) 기반의 모션 생성 방식으로 진화하고 있습니다.이 과정에서 핵심이 되는 데이터는 바로 모션 캡처 기반의 고차원 인간 움직임 데이터입니다. 이 데이터를 통해 옵티머스는 단순한 포즈 복제가 아닌, 동작의 시간적 맥락, 공간적 안정성, 행동의 목적까지 학습할 수 있게 됩니다. 2. 데이터 수집: 고차원 모션 벡터와 태스크 라벨링옵티머스가 사용하는 모션 데이터는 전신 관절 기반 시계열 데이터입니다. 이 데이터는 고주사율 Vicon 시스템으로 수집되며, 하나의 ..

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 ..