로봇 파운데이션 모델을 직접 구현하거나 연구해보기

작성자:

로봇 파운데이션 모델을 직접 구현하거나 연구해보고 싶으시군요! 이는 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 그리고 로봇 제어(Control)가 만나는 최첨단 분야입니다.

단순한 소프트웨어 개발보다 진입 장벽이 높지만, 최근 오픈소스 데이터와 시뮬레이터가 잘 발달되어 있어 독학이 가능합니다. 학습 로드맵을 4단계로 나누어 정리해 드립니다.

1단계: 기초 체력 다지기 (AI & Robotics)

가장 먼저 Deep Learning의 기본과 로봇의 움직임을 이해해야 합니다.

  • Deep Learning: PyTorch 또는 TensorFlow 숙달 (최근 로봇 연구는 PyTorch가 대세입니다).
  • Transformer 구조: 파운데이션 모델의 핵심인 Transformer(Attention mechanism)를 완벽히 이해해야 합니다.
  • 로봇 공학 기초: 좌표계 변환(Kinematics), 제어 이론(PID, MPC)의 기본 개념을 익히세요.

2단계: 핵심 알고리즘 학습 (RL & IL)

로봇이 "어떻게 행동할지" 결정하는 방식을 배웁니다.

  • 모방 학습 (Imitation Learning): 전문가(사람)의 데이터를 따라 하는 기술입니다. BC(Behavior Cloning)나 Diffusion Policy가 최근 가장 많이 쓰입니다.
  • 강화 학습 (Reinforcement Learning): 시행착오를 통해 배우는 방식입니다. PPO, SAC 같은 알고리즘을 공부하세요.
  • VLA 모델 논문 읽기: * Google의 RT-1, RT-2 논문
  • Stanford의 ALOHA (저비용 로봇 학습 시스템)
  • Diffusion Policy (최근 가장 성능이 좋은 행동 생성 모델)

3단계: 시뮬레이션 환경 구축

실제 로봇은 비싸고 위험하므로 가상 환경에서 먼저 구현합니다.

  • Isaac Gym / Isaac Sim (NVIDIA): GPU 가속을 이용해 수천 대의 로봇을 동시에 학습시킬 수 있는 표준 도구입니다.
  • MuJoCo: 물리 연산이 정교하여 접촉이 많은 작업(손가락 움직임 등) 연구에 많이 쓰입니다.
  • PyBullet: 가볍고 빠르게 테스트하기 좋은 입문용 시뮬레이터입니다.

4단계: 오픈 데이터셋 활용 (실전)

거대한 모델을 처음부터 학습시키는 것은 불가능에 가깝습니다. 공개된 데이터로 시작하세요.

  • Open X-Embodiment: 전 세계 로봇 데이터를 모아둔 '로봇판 ImageNet'입니다. 이 데이터를 불러와서 작은 모델을 튜닝해보는 것이 가장 좋은 실습입니다.
  • Hugging Face Robotics: 최근 허깅페이스에서 로봇 학습용 라이브러리(lerobot)를 출시했습니다. 초보자가 접근하기 가장 좋습니다.

추천 학습 리소스 및 커뮤니티

  1. 강의: 커세라(Coursera)의 Robotics 전문 과정 또는 Stanford CS224N(NLP) & CS231N(CV).
  2. GitHub: LeRobot (Hugging Face의 로봇 학습 프레임워크).
  3. 유튜브: 'Stanford Diffusion Policy'나 'Google DeepMind Robotics' 채널의 세미나 영상.

로봇 사례

로봇 팔 (Robot Arms)

1. SO100

3D 프린팅으로 제작 가능한 저비용 오픈소스 로봇 팔로, LeRobot 프로젝트에서 데이터 수집용으로 많이 활용됩니다.

SO100

2. Koch v1.1

ALOHA 프로젝트의 기반이 된 오픈소스 로봇 팔로, 원격 조종을 통한 데이터 수집의 표준 모델 중 하나입니다.

Koch v1.1

3. OpenARM

범용적인 오픈소스 로봇 팔 디자인으로, 다양한 연구 목적에 맞춰 커스터마이징이 용이합니다.

OpenARM

휴머노이드 (Humanoids)

1. Unitree G1

유니트리의 최신 소형 휴머노이드 로봇입니다. 뛰어난 기동성과 가성비로 연구용으로 주목받고 있습니다.

Unitree G1

2. Reachy 2

Pollen Robotics에서 만든 상반신 휴머노이드로, 소셜 상호작용과 복잡한 조작 연구에 최적화되어 있습니다.

Reachy 2

3. HopeJR

교육 및 연구용으로 설계된 소형 로봇 플랫폼으로, 로봇 파운데이션 모델의 기초를 실습하기 좋습니다.

HopeJR

이동형 로봇 플랫폼 (Mobile Robot Platforms)

1. LeKiwi

바퀴가 달린 이동형 로봇 플랫폼으로, 자율 주행 및 이동형 조작 학습에 사용됩니다.

LeKiwi

2. EarthRover

오픈소스 기반의 모바일 로봇 플랫폼으로, 실외 환경이나 험지 주행 테스트에 적합하도록 설계되었습니다.

EarthRover

이 로봇들은 모두 LeRobot 생태계나 최신 로봇 AI 연구에서 활발히 사용되는 장비들입니다. 특히 SO100이나 Koch는 부품을 구해 직접 조립해볼 수 있는 수준의 프로젝트들입니다.