휴머노이드 로봇의 민첩성을 극대화하는 'ASAP' 프레임워크 공개
2025년 연구진은 시뮬레이션과 현실의 물리적 간극을 좁히는 2단계 프레임워크 ASAP을 발표했다. 시뮬레이션 사전 학습 후 실제 주행 데이터를 반영한 잔차 동작 모델로 오차를 보정해, 유니트리 G1 휴머노이드 로봇에서 매우 민첩하고 조화로운 전신 움직임을 구현했다.
2025년 연구진은 시뮬레이션과 현실의 물리적 간극을 좁히는 2단계 프레임워크 ASAP을 발표했다. 시뮬레이션 사전 학습 후 실제 주행 데이터를 반영한 잔차 동작 모델로 오차를 보정해, 유니트리 G1 휴머노이드 로봇에서 매우 민첩하고 조화로운 전신 움직임을 구현했다.