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실제 환경 평가를 위한 실험 구성 및 파지 동작 과정/사진=GIST
광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 사람처럼 두 팔을 협력해 물체를 안정적으로 잡고 조작하는 'AI 양팔 로봇 파지 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
이 기술은 두 팔의 위치·방향·힘을 하나의 시스템으로 통합해 학습하는 '엔드 투 엔드' 방식의 AI 모델 'BiGraspFormer'를 기반으로 한다. 기존처럼 양팔을 따로 계산해 조합하는 방식이 아닌, 처음부터 협동을 전제로 설계해 충돌과 불균형 문제를 해결한 것이 특징이다.
연구팀은 카메라 기반 포인트클라우드로 물체 형상을 인식한 뒤, 한 팔 기준의 파지 후보를 생성하고 이를 바탕으로 양팔 협동 조합을 도출하는 방식으로 계산 효율성과 안정성을 동시에 확보했다. 최종적으로 두 팔 간 간섭 없이 힘의 균형을 유지하는 최적의 파지 자세를 선택한다.
성능 검증에서도 의미 있는 결과를 보였다. 다양한 물체 100개를 활용한 시뮬레이션에서 약 89.7%의 성공률을 기록, 기존 대비 약 18%포인트 향상됐다.
외부 충격 환경에서도 안정적인 성능을 유지했다. 특히 별도 추가 학습 없이 실제 로봇에 적용해도 평균 88% 이상의 성공률을 달성하며 현장 적용 가능성을 입증했다.
이 교수는 "두 팔 협동을 하나의 통합 모델로 학습해 시뮬레이션에서 실제 환경으로 바로 적용 가능한 최초 사례"라며 "물류, 제조, 중량물 조작 등 다양한 산업에서 양팔 로봇의 실용화를 앞당길 것"이라고 말했다.
