[서울=뉴스핌] 이나영 기자= Physical AI·로봇 자동화 전문기업 뉴로메카(348340)는 KAIST 전기및전자공학부 김민준 교수 연구팀과 공동 개발한 SCDP(Spatially Conditioned Diffusion Policy)를 휴머노이드 '에이르(EIR)'에 적용했다고 2일 밝혔다. 관련 논문은 국제 로봇학습 학술대회 'CoRL 2026'에 채택됐다.

SCDP는 손목 카메라 없이 단일 RGB 카메라를 활용해 로봇의 정밀 조작을 구현하는 기술이다. 로봇 손끝의 예상 이동 경로를 활용해 영상에서 작업에 필요한 위치를 선별하고, 해당 영역의 시각 정보를 여러 해상도에서 추출해 로봇 동작에 반영한다.

기존 시각 기반 모방학습에서는 작업 공간 전체를 보는 카메라와 함께 로봇 손목에 카메라를 장착하는 방식이 활용돼 왔다. 손목 카메라는 로봇이 물체에 접근할 때 접촉 부위를 가까이에서 확인할 수 있지만 카메라와 고정 장치, 추가 배선 등이 필요하다. 좁은 설비나 부품이 밀집된 조립 공간에서는 주변 장치와 간섭하거나 로봇의 접근 각도에 영향을 줄 수 있다.

SCDP는 시연 데이터를 학습한 확산 모델이 동작을 생성하는 과정에서 예상 이동 경로를 영상 위에 투영하고 주변 정보를 추출한다. 동작을 조정하는 과정에서 시각 정보도 다시 선택해 전체 작업 공간과 접촉 부위 정보를 함께 반영하는 방식이다.

뉴로메카는 해당 기술을 자체 휴머노이드 에이르에 적용해 겹쳐 있는 종이컵을 양손으로 분리하는 작업을 시연했다. 에이르는 머리에 장착된 RGB 카메라 한 대에서 얻은 시각 정보를 이용해 컵에 접근한 뒤 양손으로 컵을 잡아 분리했다.

Franka Panda 로봇팔을 이용한 실험에서는 외부에 고정된 RGB 카메라 한 대를 사용해 리모컨에 배터리를 삽입하는 작업을 수행했다. 배터리를 집어 슬롯에 맞춘 뒤 스프링의 저항을 받으며 눌러 끼우는 방식이다. 에이르와 카메라 장착 위치는 다르지만 두 실험 모두 손목 카메라 없이 단일 시점의 영상 정보를 활용했다.

시뮬레이션 비교 평가에서는 손목 카메라를 사용한 방식과 비교해 성능을 검증했다. Meta-World 시뮬레이션에서 작업별 시연 데이터 20개를 이용해 학습한 결과, 네 가지 난이도 그룹에서 모두 평균 성공률 80% 이상을 기록했다.

특히 Hard 그룹 6개 작업에서 단일 RGB 카메라를 사용한 SCDP의 평균 성공률은 82.5%로 나타났다. 손목 카메라를 추가한 비교 모델인 Diffusion Policy의 평균 성공률은 74.2%로, SCDP가 8.3%포인트 높았다.

Franka Panda 로봇팔을 이용한 컵 잡기 평가에서는 주변에 시각적 방해 물체가 있는 환경에서 컵 손잡이 잡기와 컵 벽면 잡기의 성공률이 각각 85%, 80%를 기록했다. 각 조건별로 20회씩 평가했으며 동일한 조건에서 Diffusion Policy의 성공률은 각각 30%, 65%였다.

허영진 뉴로메카 최고기술자(CTO)는 "이번 연구는 카메라와 배선을 줄이는 하드웨어 구성의 이점을 정밀 조작 학습과 연결했다는 점에서 의미가 있다"며 "손목 주변의 공간을 확보하면서 머리 쪽 시야로 손을 제어하는 접근은 협소한 작업 공간이나 사람이 사용하는 도구·물체를 다뤄야 하는 휴머노이드의 현장 적용 가능성을 높일 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

nylee54@newspim.com