기술연구소소식

휴먼노이드 로봇은 단지 걷고, 팔을 들고, 물체를 집는 기계처럼 보일 수 있습니다. 하지만 그 안에는 초당 수백 번의 연산과 센서 피드백이 순환되는 고속 제어 시스템이 작동하고 있습니다. 이 시스템을 우리는 제어 루프(Control Loop)라고 부릅니다.이 글에서는 로봇공학 엔지니어로서 실제 구현 경험을 토대로, 휴먼노이드 로봇의 제어 루프 기술이 왜 복잡하며 중요한지, 그리고 우리가 생각하는 ‘사람 같은 움직임’이 실제로 어떻게 만들어지는지를 설명합니다.1. 제어 루프란 무엇인가: 물리와 인공지능 사이의 브릿지제어 루프는 목표한 동작과 실제 동작의 차이를 실시간으로 수정해 나가는 폐쇄 루프 시스템입니다. 예를 들어 “팔을 30도 들라”는 명령이 내려지면, 로봇은 실제 각도를 센서로 측정하고, 목표와 ..

로봇이 인간처럼 걷고, 물체를 집고, 사람과 소통하기 위해서는 단순한 기계적 움직임만으로는 불가능합니다. 오늘날 인간형 로봇(Humanoid Robot)은 ‘지능’을 갖추기 위해 뉴럴 네트워크 기반의 행동 생성 시스템을 도입하고 있습니다. 이 글에서는 그 구조적 기반이 무엇인지, 실제로 테슬라 옵티머스는 어떤 방식으로 적용했는지를 AI 시스템 설계자의 시각에서 분석합니다.1. 왜 인간형 로봇에 뉴럴 네트워크가 필요한가?기존의 로봇 제어 시스템은 Rule-Based Control이었습니다. 즉, “센서가 특정 값을 감지하면 A를 수행하라”는 식의 명령 기반 프로그래밍이 중심이었죠. 그러나 사람과 함께 상호작용하거나, 복잡한 물리적 환경에서 자유롭게 움직이려면 사전 정의된 명령으로는 한계가 분명합니다.뉴럴 ..

걷는다는 것은 인간에게는 무의식적이며 자동화된 행동입니다. 그러나 인간형 로봇에게 있어 걷는다는 행위는 다차원 역학, 실시간 제어, 센서 융합, AI 예측이 종합된 고도의 기술 과제입니다. 특히 2025년 기준으로는 보행 알고리즘이 로봇의 ‘지능’을 가장 잘 보여주는 영역 중 하나로 진화하고 있으며, 단순한 경로 계산이 아닌 ‘환경 적응형 행동’으로 발전하고 있습니다.저는 로봇 동역학과 제어 시스템을 실무에서 다뤄온 입장에서, 단순히 ‘걷게 만드는’ 수준을 넘어서 ‘넘어지지 않고 걷게 하는’ 것이 얼마나 어려운 일인지 절실히 느껴왔습니다. 이 글에서는 단순한 알고리즘 나열이 아닌, 실제 시스템 구현과 통합 관점에서 인간형 로봇 보행 알고리즘의 기술 구조, 현황, 그리고 미래까지 분석합니다.1. 보행은 왜..

테슬라 옵티머스(Tesla Optimus)는 단순한 인간형 로봇을 넘어, 인공지능을 실시간 물리제어에 통합하려는 실험적 시도입니다. 옵티머스의 동작 제어 시스템은 기존의 로봇공학이 선호하던 기호 기반(Symbolic) 제어 대신, 뉴럴 네트워크 기반 예측 제어를 핵심 아키텍처로 채택하고 있습니다. 이 글에서는 테슬라가 선택한 이 제어 방식의 구조, 기술적 접근, 그 장점과 한계를 구체적으로 분석합니다.1. 왜 기존 제어 방식이 아닌 뉴럴 제어인가?전통적인 로봇 제어 시스템은 센서 입력 → 상태 추정 → 제어 명령 생성 → 동작 실행의 순차적 구조를 따릅니다. 하지만 이는 불확실성과 노이즈에 매우 민감하며, 연산량이 많아 실시간 응답성이 떨어집니다. 테슬라는 이 문제를 해결하기 위해 End-to-End N..