5시간 모션 데이터로 구현：유니트리 G1 로봇, 인간과 테니스 랠리 성공

테니스 코트 맞은편에서 두 발로 잔걸음을 치며 날아오는 공을 기다리는 휴머노이드 로봇. SF 영화에서나 보던 장면이 실제 코트에서 구현되었습니다.

칭화대, 베이징대, 갤봇(Galbot), 상하이치즈연구원, 상하이인공지능연구소 공동 연구팀이 불완전한 인체 움직임 데이터로부터 고난도 운동 기술을 학습시키는 'LATENT' 시스템을 공개했습니다. 연구팀은 이를 유니트리 G1 휴머노이드 로봇에 적용해 사람과의 실제 다회전 랠리를 안정적으로 성사시켰습니다.

완벽한 경기 영상 대신 5시간 분편 데이터로 학습

로봇에게 테니스처럼 빠르고 동적인 스포츠 동작을 가르치는 일은 늘 데이터 부족이라는 벽에 부딪혔습니다. 인간이 실제 경기에서 보여주는 완벽하고 정밀한 동작 시퀀스를 로봇용으로 온전히 수집하기란 불가능에 가까웠기 때문입니다.

연구진은 관점을 바꿨습니다. 완벽한 경기 데이터 대신, 일상적인 스윙과 스텝이 담긴 약 5시간 분량의 짧고 불완전한 모션 캡처 조각만을 학습에 사용했습니다.

비록 거칠고 파편화된 데이터라도 인간의 기본적인 타구 원리와 움직임의 단서가 충분히 담겨 있다는 점에 착안한 것입니다. 시스템은 이 기본 기술들을 추출해 교정하고 유기적으로 합성한 뒤, 정교한 시뮬레이션-실제 환경 전이(Sim-to-Real) 과정을 거쳐 로봇에게 자연스러운 플레이 방식을 입혔습니다.

시속 54km 공을 90% 정확도로 받아치다

실제 코트에서 입증된 성능은 짜고 치는 시연 수준을 훌쩍 뛰어넘습니다.

유니트리 G1은 초속 15m(시속 약 54km)를 넘나드는 빠른 속도의 공을 약 90%의 높은 정확도로 받아쳤습니다.

단순히 제자리에 서서 라켓만 휘두르는 것이 아니라, 공의 궤적에 맞춰 발을 움직이고 목표 위치로 정확히 공을 되돌려 보내며 사람과의 다회전 랠리를 매끄럽게 이어갔습니다. 연구팀은 불완전한 현실 데이터로 운동 기술을 학습시키는 재사용 가능한 템플릿으로 활용되길 기대하며 이 프로젝트를 깃허브에 오픈소스로 공개했습니다.

왜 중요한가

이번 성과의 핵심은 보급형 하드웨어와 데이터 학습 효율이 만들어낸 뛰어난 가성비에 있습니다.

유니트리 G1의 판매 가격은 약 1만 6천 달러로, 기존 휴머노이드 로봇 기준에서 매우 저렴한 편입니다. 수억 원대 장비나 완벽하게 짜인 대규모 데이터 없이도 5시간 분량의 불완전한 데이터만으로 이처럼 유연한 코트 플레이를 구현해냈다는 점은 시사하는 바가 큽니다.

연구팀이 파편화된 인간의 동작에서 핵심 운동 요소를 영리하게 뽑아낸 덕분에, 로봇 운동 제어의 가장 큰 걸림돌이던 데이터 수집 장벽이 크게 낮아졌습니다. 탁구나 배드민턴뿐 아니라 물류 현장의 고속 물품 핸들링 등 다른 동적 작업에도 이 파이프라인이 적용된다면, '5시간 모션 캡처'는 로봇 운동 학습의 새로운 표준으로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

물론 강한 스핀구나 드롭샷 같은 돌발적인 경기 상황까지 대응하기엔 모터 출력과 반응 속도의 한계가 여전히 존재합니다. 그럼에도 체화 인공지능(Embodied AI)과 로봇 제어를 연구하는 개발자들에게는 지금 당장 참고할 만한 가장 현실적이고 매력적인 오픈소스 교과서가 등장한 셈입니다.