톈옌린(田晏林) 기자, 아페이쓰(凹非寺) 발
양자웨이(量子位) | 공식 계정 QbitAI
상당히 파격적이다! 휴머노이드 로봇 기업이 이번에는 기술 블랙박스를 끝까지 해체하겠다고 나섰다.
알다시피, 휴머노이드 로봇은 오픈소스로 공개하기가 그리 간단하지 않다. 기계 구조, 전기 시스템부터 관절 제어, 운동 알고리즘까지 소프트웨어와 하드웨어가 서로 맞물려 있다.
과거 일부 로봇은 '오픈소스'를 내걸었지만, 개발자가 받을 수 있었던 것은 SDK 한 세트, 몇 개의 API, 혹은 일부 알고리즘 코드에 불과했다.
관절 제어를 바꾸고 싶어도? 건드릴 수 없다. 기계 구조를 조정하고 싶어도? 도면을 받을 수 없다. 직접 학습한 모델을 실제 로봇에 올리고 싶어도? 저층 인터페이스가 걸림돌이 된다.
하지만 지금, 휴머노이드 로봇의 오픈소스는 하드웨어의 가장 깊은 곳으로 진군하기 시작했다.
움직인 주체는RoboParty(로보파티)이다. 최근 RoboParty는 정식으로전 스택 오픈소스 휴머노이드 로봇 RP1。
을 공개했다. 기계 도면, 전기 시스템, 자체 개발 관절부터 저층 제어, 시뮬레이션, 학습과 배포까지, RoboParty는 휴머노이드 로봇의 하드웨어에서 소프트웨어에 이르는 전체 연구 개발 체계를 개발자 앞에 내놓으려 하고 있다.
이것이 바로 전 스택 오픈소스가 SDK나 일부 알고리즘 코드만 공개하는 것과 가장 다른 점이다.
개발자는 로봇의 기존 기능을 호출할 수 있을 뿐만 아니라, 저층까지 들어가 왜 움직이고 어떻게 움직이는지 연구할 수 있고, 심지어 직접 수정할 수도 있다.
RP1 자체의 운동 능력도 볼거리가 있다.
신장 135cm에 24~30개의 자유도를 갖춘 다양한 본체 구성으로 교육·연구, 데이터 수집, 안내, 문화·엔터테인먼트 등 다양한 시나리오 수요에 대응할 수 있으며, RP1은 연속 보행, 인체 동작 추적, 외란 복구, 넘어진 후 일어나기 등 일련의 실기 운동 능력을 이미 선보였다.
이러한 동작을 뒷받침하는 것은RoboParty가 자체 개발한 ROMOMO 관절 모듈과 이에配套하는 운동 제어 및 학습 도구이다.
한쪽에는 눈에 보이는 실기 성능이 있고, 다른 한쪽에는 개발자에게 넘기려는 저층 기술이 있다.
개발자의 활용 방식이 다양해졌지만, 코드 공개에서 실제 활용까지는 아직 넘어야 할 산이 많다.
휴머노이드 로봇, 왜 저층까지 전부 열어야 할까?
똑같이 오픈소스라 불러도, 휴머노이드 로봇이 어디까지 개방할 수 있는지에 따라 차이가 상당할 수 있다.
예를 들어, 한 연구 팀이 로봇이 새로운 보행 자세를 걷게 하고 싶어 한다고 하자.
벤더가 상위 API만 공개한다면, 연구자는 보행 명령을 내리고 일부 파라미터를 조정할 수 있을 뿐이다.
그러나 모터 응답, 저층 제어, 심지어 관절 구조에 이르는 문제가 생기면 결국 벤더의 도움을 받아야 한다.
실험 결과가 이상적이지 않다면, 문제가 어디에 있는지 빠르게 좁혀낼 방법조차 없다.
알고리즘이 제대로 학습되지 않은 것일까? 관절이 따라가지 못하는 것일까? 아니면 시뮬레이션 모델과 실기 사이에 편차가 존재하는 것일까? 겹겹이 쌓인 기술 블랙박스가 앞을 막고 있어, 연구자는 끝까지 추적하기가 매우 어렵다.
로봇의 '오픈소스'에 진정한 성의가 있는지는 개발자가 어느 층까지 수정할 수 있는지에 달려 있다.
SDK만 공개하면 개발자는 주로 기능을 호출하는 역할만 한다. 제어 알고리즘까지 공개하면 로봇의 동작 생성 및 실행 로직을 한층 더 연구할 수 있다.
만약 기계 도면, 전기 시스템, 관절 자료, 임베디드 소프트웨어, 그리고 시뮬레이션 훈련 도구까지 모두 공개된다면 연구 공간은 훨씬 넓어진다.
이것이 바로 RP1이 '풀스택 오픈소스'를 강조하는 이유다.
특히 연구기관에게는 연구의 자율성이 지나치게 중요하다.
논문 속 로봇은 흔들흔들 걷다가 다른 로봇으로 바꾸면 바로 넘어지는 일, 이런 일은 연구실에서 드물지 않다. (doge)
관절 배치, 장치 프로토콜, 제어 주파수, 심지어 영점 정의(즉, 관절이 어느 위치를 0° 기준으로 삼는지)까지도 실험 결과에 영향을 줄 수 있다.
하위 레벨 자료를 얻을 수 없으면 연구자들은 플랫폼에 맞추는 데 많은 시간을 써야 한다. 일부 연구 주제는 아예 하드웨어에 발목을 잡히기도 한다.
구현(embodied) 모델 회사들도 비슷한 고민을 겪고 있다.
현재 VLA, 세계 모델, 운동 제어 정책이 번갈아 등장하는데, 모델은 시뮬레이션에서 잘 훈련되지만 실제 로봇에서는 반드시 말을 듣는 것은 아니다.
예를 들어, 모델이 로봇에게 장애물을 넘도록 발을 들도록 계획했을 때, 시뮬레이션에서는 순조롭지만 실제 로봇에서는 관절 응답이나 역학 차이로 실패할 수 있다.
과연 모델의 문제인지, 아니면 로봇의 실행에서 편차가 발생한 것인지?데이터, 제어, 하드웨어 피드백을 모두 확인하고 조정할 수 있다면, 문제를 정확히 찾아내는 데 더 많은 수단이 생긴다.
대학 교육 역시 이러한 개방성을 필요로 한다.
과거에는 학생이 API를 호출해 로봇이 미리 설정된 동작을 수행하도록 하기만 하면 됐다.
하지만 로봇의 작동 원리를 정말 이해하고 싶다면, 인터페이스 호출만으로는 명백히 부족하다.
제어 알고리즘을 직접 수정하고, 부품을 교체하고, 심지어 기계 구조를 다시 설계할 수 있다면, 교육과 연구의 공간은 자연히 더 넓어진다.
연구 기관은 자율권을 원하고, 구현 모델 회사는 연구 개발 효율을 원하며, 대학은 학생들이 실제로 손을 움직이기를 원한다.
세 가지 유형의 고객의 출발점은 겉보기에 다르지만, 실제로는모두 로봇이 연구 수요를 따라가기를, 연구가 벤더의 기능 경계에 갇히지 않기를 바란다.
RoboParty가 RP1에게 맡기고자 하는 역할이 바로 이러한 개방형 연구 개발 플랫폼이다.
물론 오픈소스가 어디까지 열릴 수 있는지는 그들이 실제로 무엇을 내놓았는지에 달려 있다.
관절부터 알고리즘까지, RP1은 대체 얼마나 개방했을까?
공식 시연 영상에서 로봇은 걷고 뛸 수 있을 뿐만 아니라, 시각을 활용해 파쿠르 장애물 넘기, 계단 자율 오르내리기, 실제 지형에 따른 보행 자율 계획, 넘어진 후 빠른 일어나기, 인체 동작 추적이 가능하며, 외란을 받은 후 즉시 자세를 조정해 균형을 유지하고 현재 운동 상태를 유지한다.
이러한 부드러운 동작의 이면에는 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 협력하는 전체 시스템이 있다.
외란 복구를 예로 들면, 제어 시스템은 신체 상태에 따라 동작을 조정해야 하고, 관절 모듈은 명령에 응답하며, 고관절·무릎·발목 등의 기계 구조는 로봇이 어떤 자세로 조정을 완료할 수 있는지를 결정한다.
넘어진 후 일어나는 것은 더 복잡한데, 몸이 지면에 어떻게 닿는지, 관절이 어떻게 힘을 주는지, 무게중심이 어떻게 이동하는지 모두 상호 협력이 필요하다.
RP1은 두 가지 본체 구성을 제공한다.
오픈소스 버전은 24개의 능동 자유도를 갖추고 있으며, 오픈소스 버전 Pro는 30개로 증가했다, 이 중 머리에 2개의 자유도, 양팔에 각각 7개의 자유도가 있어 복잡한 조작 연구에 더 적합하다.
더욱 주목할 만한 점은, RP1의 머리와 손 모듈은 선택 가능하여 다양한 시나리오에 맞출 수 있다는 것이다.
하드웨어 측면에서 관절 모듈은 그중 핵심적인 부분이다.
RP1은RoboParty가 자체 개발한 ROMOMO 일체형 회전 관절을 탑재했다.
공식에 공개된 관절 파라미터 표에 따르면, 모듈의 정격피크 토크는 25～160N·m를 커버하며, 48V 전원 공급과 CAN-FD 통신을 채택했다.
롤파티(RoboParty) 창업자 황이(Huang Yi)와 그의 뒤에 있는 RP1 부품 벽
토크 커버 범위가 이렇게 넓은 이유는 무엇일까?
고관절과 무릎은 몸을 지탱해야 하므로 토크 요구 수준이 더 높고, 팔 끝부분은 무게·부피·응답 속도를 함께 고려해야 한다.
ROMOMO는내접 로터 모터에 NGW 유성 감속기를 결합하는 방안을 채택했다. 낮은 로터 관성은 빠른 응답에 유리하며, 유성 감속기는 강성, 과부하 내성, 비용을 모두 만족시킨다.
기계 구조에도 신경을 썼다.
RP1은 비공점 고관절과 병렬 발목 설계를 채택했다. 그중 병렬 발목은 두 개의 모터가 함께 발의 피치(pitch)와 롤(roll) 운동에 참여하며, 어느 한 모터가 특정 방향을 단독으로 제어하지 않는다.
관절 모듈은 또한 밴드 클램프 설치와 중공 배선 설계를 채택해 분해가 쉽고, 움직일 때 케이블 간섭도 줄일 수 있다.
일반 사용자에게 이런 것들은 로봇 외피 안에 숨겨져 있다. 하지만 연구자들이 관심을 두는 것은 바로 이런 세부 사항이다.
관절은 왜 이렇게 배치되었을까? 다른 액추에이터로 바꾸면 어떻게 될까? 기구를 조정하면 제어 시스템은 또 어떻게 적응해야 할까?
현재,RP1은 URDF, MJCF 및 메시 모델 등의 리소스를 공개했다. 개발자는 로봇 관절과 링크의 연결 관계를 확인하여 시뮬레이션 및 운동 제어 연구에 활용할 수 있다.
기계 설계 자료에는 관절축 배치, 가동 범위, 조립 방식 및 전기 아키텍처도 포함된다.
CAD, BOM, 회로기판 제조 파일 등 보다 하위 수준의 자료 중 일부는 아직 내부 엔지니어링 기록에 속하며, 구체적인 공개 범위는 프로젝트 저장소를 기준으로 해야 한다.
관절이 동작을 실행하지만, 언제 힘을 주고 몇 도 회전할지는 제어 시스템의 지시를 따라야 한다.
RP1의 임베디드 소프트웨어는 디바이스 추상화와 통합 인터페이스를 통해 모터, 관성 센서, 배터리 관리 시스템 등 하드웨어를 연결한다.
상위 알고리즘이 관절 목표를 생성하고, 하위 드라이버가 통신과 실행을 담당하며, 다시 관절 상태를 피드백한다.
그配套 소프트웨어는 500Hz 제어 주파수와 50Hz 정책 업데이트 주파수를 채택했다. 개발자는 통합된 관절 명령 인터페이스를 중심으로 제어와 디바이스 피드백 간의 관계를 연구할 수 있다.
로봇이 새로운 동작을 익히려면 훈련 도구도 있어야 한다.
RoboParty는 또한hhtools(human-humanoid-tools) 인체 동작 리타게팅 도구를 공개했다.
hhtools는 먼저 인체 동작을 로봇 구조에 매핑한 뒤, 관절 가동 한계, 지면 접촉 등의 제약 조건을 결합해 동작을 수정하고, 로봇이 사용할 수 있는 운동 궤적을 생성한다.
hhtools 리타게팅 예시: 운반, 댄스, 계단 및 장애물
이 데이터는 시뮬레이션 훈련 과정에 들어가 정책 학습과 파라미터 조정을 거친 후, 실기에 배포되어 검증된다.
개발자는 동작 매핑, 훈련 및 배포 단계를 연구하며 자신만의 제어 정책을 시도할 수 있다.
로봇이 어떻게 동작을 익히는지, 개발자도 그 과정에 참여할 수 있다.
알려진 바에 따르면,RoboParty는 PartyOS 오픈 개발 기반도 구축하고 있다.
현재, System0 기본 운동 제어 및 관련 인프라의 일부가 오픈소스로 공개되었으며, hhtools, MimicLite, UFO 등의 프로젝트가 포함된다. 그중 UFO는 외란 복구와 넘어진 후 일어서기에 대한 연구를 진행하고 있으며, RP1을 포함한 여러 로봇 구성을 제공한다.
의도 표현 및 Agent 스킬 오케스트레이션을 위한 System1과 System2는 여전히 연구 단계에 있다.
알고리즘이 실기에서 구동되려면, 일상적인 실험도 뒷받침되어야 한다.
RP1은로봇 상태, 센서 및 동작 데이터에 대한 수집과 기록 프로세스를 구축하여개발자가 데이터와 제어 명령의 대응 관계를 확인하도록 돕는다.
핫스왑 교체식 배터리, 모듈형 분해 조립, 표준화된 유지보수, 그리고 다양한 헤드, 엔드이펙터 및 연산 구성은 지속적인 실험에 편의를 제공한다.
RP1 손목 인터페이스와 세 가지 교체 가능한 엔드 도구
어차피 로봇의 배터리 방전, 부품 손상, 장비 개조 필요 등은 모두 실험을 멈추게 할 수 있다.
개발자가 수정할 수 있고, 구동할 수 있으며, 반복적으로 검증할 수 있어야만 오픈 플랫폼은 진정한 연구 개발 가치를 갖는다.
기술 블랙박스가 열렸지만, 생태계는 이제 막 시작이다
로봇 산업은 오랫동안 오픈 소스의 혜택을 받아 왔다.
ROS 등 오픈 소스 도구 덕분에 수많은 개발자가 소프트웨어 인프라를 반복해서 구축하는 번거로움을 피할 수 있었다.
이제 오픈 소스는 기계 구조, 조인트, 전기 및 제어 시스템까지 깊이 들어가기 시작했으며, 원래 제조사들이 독점하고 있던 더 많은 기술이 업계 전체가 공유하는 기반 자원이 될 기회를 얻고 있다.
RP1 이전에,RoboParty는 오픈 소스 로봇 RPO를 선보인 적 있다. 이 프로젝트는 GitHub에서약 2,600개의 Stars를 받으며 많은 관심자를 모았다.
이번 RP1 공개는 개방 범위를 완제품 개발 전 과정까지 한층 확장한 것이다.
RoboParty는 이 체계를 중심으로 서로 맞물려 작동하는 세 부분을 구축했다.
- Open Body：로봇 본체와 하드웨어 자원을 제공하며, RPO, RP1, ROMOMO 관절과 RP Hand가 포함됩니다.
- PartyOS：운동 제어, 지각 상호작용, 전신 조작 등 연구개발 도구를 연결하며, 그중 일부 프로젝트는 아직 개발이 진행 중입니다.
- Developer Ecosystem：개인 개발자, 대학 연구팀, 그리고 구현(具身) 모델 기업을 대상으로 하며, 더 많은 사람이 기술 개발과 개선에 참여하도록 유치하고자 합니다.
이 조합은 어떻게 활용할 수 있을까?
예를 들어, 한 모델 기업이 새로운 운동 제어 정책을 훈련했다면 RP1에서 검증해 볼 수 있고, 연구기관의 연구자가 어떤 관절이나 제어 모듈을 개선했다면 기존 설계를 바탕으로 계속 개발할 기회도 있습니다.
연구 방향은 서로 다르지만, 모두 저층 자원을 재활용할 수 있어 하드웨어 적응에 시간을 덜 쓰고 진정으로 풀고 싶은 문제에 에너지를 쏟을 수 있습니다.
이는 구현 지능(embodied intelligence) 업계에서 특히 중요합니다.
현재 로봇 모델 평가는 하드웨어 차이가 크고 테스트 조건이 통일되지 않은 문제에 직면해 있습니다. 같은 작업도 로봇을 바꾸면 성공률이 달라질 수 있습니다.
더 많은 팀이 안정적인 하드웨어 버전, 훈련 도구, 테스트 규범을 중심으로 실험을 진행하면, 연구 결과가 비교 가능한 기준을 갖게 되고 기술 성과도 후발 주자가 검증하고 개선하기가 더 쉬워집니다.
하지만 오픈소스는 시작점에 불과합니다.
자료는 완전한가? 저장소는 지속적으로 유지 관리될 수 있는가? 하드웨어에 문제가 생기면 어떻게 하는가? 개발자가 원활하게 재현하고 수정할 수 있는가? 라이선스는 2차 개발과 상업적 이용을 허용하는가?
이것 모두 오픈소스 프로젝트가 피할 수 없는 시험입니다.
RPO에서 RP1에 이르기까지, RoboParty는 이미 개방형 본체, 소프트웨어 도구, 개발자 생태계의 프레임워크를 내놓았습니다.
진정한 생태계를 형성할 수 있을지는, 앞으로 얼마나 많은 개발자가 참여할 의향이 있는지, 그리고 얼마나 많은 실질적 성과가 축적될 수 있는지에 달려 있습니다.
업계 전체에 있어 이 일의 의미는 오픈소스 로봇을 한 대 더 공개하는 것보다 클 수 있습니다.
휴머노이드 로봇의 연구개발 진입 장벽은 줄곧 높았습니다. 기계, 전기, 제어, 알고리즘, 어느 한 분야든 전문 인재와 장기적인 투자가 필요합니다.
새로운 아이디어 하나를 검증하고 싶어도 기본 플랫폼을 구축하는 데 적지 않은 시간을 먼저 써야 할 수 있습니다.
오픈소스는 후발 주자가 기존 성과 위에 서서 연구를 이어갈 기회를 제공하고, 같은 기술이 서로 다른 팀에 의해 반복적으로 검증, 개선, 계승될 수 있게 합니다.
물론 도면과 코드를 공개한다고 해서 하드웨어 비용과 공학적 난제가 사라지는 것은 아닙니다. 진정한 생태계를 형성하려면 지속적인 유지 관리와 기여가 필요합니다.
다만 점점 더 많은 저층 기술이 연구, 수정, 재활용될 수 있게 되면, 휴머노이드 로봇 업계는 바퀴를 다시 발명하는 낭비를 줄이고 새로운 기술 탐색의 기회를 더 많이 가질 수 있을 것입니다.
한 기업이 탐색할 수 있는 방향에는 한계가 있습니다.
기술의 블랙박스를 열어야만 더 많은 사람이 참여하여 함께 휴머노이드 로봇을 앞으로 나아가게 할 기회가 생깁니다.
附: RP1 오픈소스 자료와 내부 테스트 정보
[1]RP1 개발 자료:
https://github.com/Roboparty/RP1
[2]기술 백서:
https://roboparty.com/documents/roboto-01
현재 RoboParty는 RP1 내부 테스트 공동 창작 신청을 개방했으며, 실제 프로젝트 수요가 있고 제품 반복 개발에 지속적으로 참여할 의향이 있는 개발자 및 팀을 대상으로 합니다. 참여자는 문제를 피드백하고 Issue를 제출할 수 있으며, 내부 테스트 공동 창작 가격의 혜택을 받을 수 있습니다.
신청 입구:
https://roboparty.com/beta/RP1