호라이즌 로보틱스, 300 FPS 전신 제어 로봇 모델 ‘HoloMotion-1’ 오픈소스 공개

HoloMotion-1은 휴머노이드 로봇의 전신 운동 제어를 위해 개발된 오픈소스 ‘소뇌’ 대형 모델입니다. 온디바이스 환경에서 약 300 FPS라는 초고속 실시간 추론을 유지하며 복잡한 전신 동작을 안정적으로 제어합니다.

기존 로봇 제어 정책은 수백만 파라미터 수준의 소형 모델이 대부분이어서 동작의 다양성과 연속성에 한계가 있었습니다. HoloMotion-1은 파라미터를 4억 개 규모로 대폭 확장하면서도 단일 추론 지연 시간을 3.32ms로 단축했습니다. 일반적인 실물 로봇 제어 주기인 50Hz를 훌쩍 뛰어넘는 300 FPS 성능을 확보해, 대형 모델을 실제 로봇 피드백 제어 루프에 완전히 녹여냈습니다.

무엇을 할 수 있나

핵심 능력은 인터넷 영상이나 모션 캡처 데이터에서 사람의 움직임을 그대로 따라 하는 ‘임의 자세 모방’입니다.

웹 영상에서 복원한 인체 모션, 고정밀 광학 모션 캡처, 저비용 VR 기기 및 관성 센서 원격 조작 데이터 등 다채로운 소스를 활용해 모델을 훈련했습니다. 수집된 인간의 움직임은 통합 리타기팅 파이프라인을 거쳐 로봇 관절 구조에 맞게 최적화됩니다.

유니트리 G1 휴머노이드 로봇에 모델을 바로 올렸을 때 추가 파인튜닝 없이도 제로샷 전이가 확인됐습니다. 최신 댄스 동작 모방은 물론이고, 바닥 기어가기, 앉기, 격투기 발차기처럼 관절 접촉이 많은 고난도 동작을 소화하며, VR 컨트롤러를 통한 실시간 명령 제어에도 즉각 반응합니다.

구동 방식과 오픈소스 범위

4억 파라미터 제어망을 엣지에서 실시간으로 구동하기 위해 MoE-Transformer 아키텍처를 도입했습니다.

목표 동작과 로봇 본체의 상태 정보가 들어오면 조건부 라우터가 필요한 전문가 네트워크만 희소하게 활성화합니다. 여기에 시퀀스 단위 최적화와 KV 캐시 추론 기법을 더해 단일 스텝 연산량을 크게 줄였습니다.

이번 릴리스는 모델 가중치뿐 아니라 환경 설정, 데이터 가공, 학습, 평가, 실기 배포에 이르는 엔드투엔드 툴체인을 통째로 개방했습니다. 사전 훈련된 모션 트래킹 모델이 기본 제공되어 누구나 검증해볼 수 있으며, 향후 80~128 TOPS 연산 성능을 갖춘 RDK S100 임베디드 플랫폼 최적화 가이드도 공개될 예정입니다.

왜 중요한가

휴머노이드 제어 알고리즘을 연구하는 엔지니어와 개발팀이라면 즉시 내려받아 테스트해볼 가치가 충분합니다. 모션 리타기팅과 시뮬레이션 환경을 밑바닥부터 구축하는 수개월의 시행착오를 크게 덜어줍니다.

지금까지의 로봇 제어가 동작 하나마다 정책을 따로 학습시키는 파편화된 방식이었다면, HoloMotion-1은 풍부한 비디오 데이터와 대용량 모델을 결합해 운동 지능에서도 일반화가 가능함을 보여줬습니다. 험지 보행이나 언어 명령 연동 같은 과제가 남아 있지만, 실물 로봇에서 즉시 돌아가는 300 FPS급 오픈소스 모델의 등장은 로봇 생태계 확산에 확실한 기폭제가 될 것입니다.