1. 배경: 단순 모사에서 목적 지향적 동작 생성으로
테슬라 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 라벨링
옵티머스가 사용하는 모션 데이터는 전신 관절 기반 시계열 데이터입니다. 이 데이터는 고주사율 Vicon 시스템으로 수집되며, 하나의 동작은 다음 구성으로 정제됩니다:
- Joint Features: 3D 위치 + 회전 + 속도 + 가속도 (총 66개 채널 이상)
- Time Resolution: 120Hz (프레임당 8.33ms 간격)
- Context Labels: 동작 종류(걷기/쪼그리기/물체 인식), 목적지, 종료 조건 등
이 데이터는 단순 시계열이 아니라, 행동의 목적(goal-oriented motion)이라는 의미론적 구조로 조직됩니다. 예: "왼손으로 테이블 위의 컵을 집고 몸을 오른쪽으로 돌린 후 놓는다."
3. 표현 학습 구조: Motion2Vec 임베딩 네트워크
옵티머스는 모션 데이터를 직접 제어 신호로 사용하지 않고, 먼저 이를 의미 공간(latent space)으로 임베딩하는 과정을 거칩니다. 대표적으로 사용되는 구조는 Motion2Vec + Temporal Transformer입니다.
- Encoder: Bi-GRU 기반 관절 연속 벡터를 128차원 잠재 공간으로 매핑
- Transformer: 시계열의 시간적 패턴(예: 준비 동작, 전이, 종료)을 분할 학습
- Contrastive Learning: 유사 동작은 가깝게, 상이한 동작은 멀게 학습
이 과정에서 옵티머스는 “동작의 의미론적 유사성”을 이해하게 됩니다. 예: ‘잡기’와 ‘건네기’는 서로 다른 행동이지만, 초반 포즈와 관절 움직임은 유사합니다.
4. 정책 전이 구조: 임베딩 기반 강화학습 연동
표현 학습으로부터 얻은 잠재 표현(latent code)은 이후 강화학습 기반의 동작 정책(policy)으로 전이됩니다. 이 구조는 다음 세 가지 레이어로 구분됩니다:
- Latent Controller: 표현 벡터 Z에 기반한 목표 상태 설정
- Policy Network: PPO 기반으로 최적 행동(관절 torque 등) 생성
- Stabilizer: 실시간 균형 제어기 → 중심 이동 + 회전 억제
이로 인해 옵티머스는 ‘어떻게 움직일지’를 스스로 계획하고, 실제 환경 조건(지면, 중량, 저항 등)에 적응할 수 있습니다.
5. 실제 사례 분석: 서빙 동작 학습 시나리오
옵티머스가 “트레이를 들고 사용자에게 접근해 물건을 전달”하는 동작을 학습하는 시나리오입니다:
- Step 1: 인간 연기자의 모션 캡처 데이터 수집 (트레이 들기 → 회전 → 손 뻗기)
- Step 2: 모션 임베딩을 통해 의미 벡터 생성 (M2V)
- Step 3: 정책 네트워크가 다양한 장애물 환경에서 행동을 학습 (PPO)
- Step 4: Sim2Real로 실제 로봇에 전이 → 실시간 동적 균형 유지 적용
이 동작은 단순 포즈 모사보다 훨씬 더 유연하며 안정적입니다. 팔의 궤적, 보폭, 손의 각도는 모두 환경과 상호작용하면서 동적으로 조정됩니다.
6. 모션 학습의 과제: 시뮬레이션과 현실의 차이 극복
모든 학습이 실 환경에서 가능한 것은 아닙니다. 따라서 옵티머스는 학습을 대부분 시뮬레이션에서 진행한 후 Sim2Real 전이 기술을 적용합니다.
이때 사용되는 기술:
- Domain Randomization: 마찰, 조도, 중력 등 물리 변수 랜덤화
- Residual Learning: 현실과 시뮬레이션 사이의 오차를 학습해 보정
- Curriculum Learning: 점진적 어려움 증가 → 안정적 학습 유지
결과적으로 옵티머스는 시뮬레이션에서 학습된 정책을 실제 환경에서도 높은 신뢰도로 수행할 수 있습니다.
7. 설계자의 통찰: 인간 동작은 물리보다 인지의 결과물
저는 로봇 동작을 수년간 모델링하면서 느꼈습니다. 인간의 동작은 단지 물리적 제약이나 관절 회전으로 결정되지 않습니다.
그보다 “왜 이 방향으로 움직였는가”, “그 상황에서 왜 천천히 했는가” 같은, 인지적 배경과 의도를 내포하고 있습니다.
테슬라 옵티머스는 모션 캡처 기반 학습을 통해 단순한 동작이 아닌 ‘의미 있는 동작’을 생성할 수 있는 구조를 갖추기 시작했습니다.
8. 결론: 데이터 기반 로봇 움직임은 ‘이해’를 위한 학습이다
테슬라 옵티머스의 모션 학습은 기존 로봇의 기계적 움직임을 넘어서 사용자 중심, 목적 중심, 환경 적응형으로 진화하고 있습니다.
모션 캡처는 단지 훈련 데이터가 아니라, 인간의 직관과 패턴을 기계가 이해하는 출발점입니다.
옵티머스는 앞으로 더욱 많은 모션 데이터와 강화 학습 기술을 통해 ‘신체를 갖춘 지능’으로서의 진화를 지속할 것입니다.