I.3 모션 제어: 강화학습 기반 보행 및 조작 기술

Optimus의 보행과 팔 동작 제어에는 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기법이 적극 도입되고 있습니다. Tesla는 Optimus에게 복잡한 물리적 작업을 학습시킬 수 있는 범용 로봇 학습 시스템을 구축하고자 하며, 전신 보행부터 정밀한 손 동작까지 끝부터 끝까지(end-to-end) 학습시키는 것을 목표로 삼고 있습니다​. 구체적으로, 강화학습 팀과 모방학습 팀이 협력하여, 시뮬레이션과 실제 환경에서 로봇이 반복 시행착오를 겪으며 안정적으로 걷기, 균형 잡기, 물건 집기, 도구 사용하기 등을 익히도록 합니다​[electrek.co].

Tesla의 접근법은 기존 인간형 로봇 제어와는 철학적으로 차이가 있습니다. Boston Dynamics의 Atlas나 Agility Robotics의 Digit과 같은 기존 이족보행 로봇들은 주로 정교하게 설계된 최적 제어기로 움직입니다. 예컨대 Atlas는 제로 모멘트 포인트(ZMP) 기반의 제어기와 자세 안정화 알고리즘으로 균형을 유지하고, 미리 계산된 궤적에 따라 뛰거나 공중제비와 같은 복잡한 동작을 수행합니다. 이러한 전통적 로봇 제어 알고리즘은 정확한 물리 모델과 사전에 계획된 모션에 의존하며, 특정 시나리오에서는 매우 뛰어난 성능을 보이지만 새로운 환경이나 임무에 유연하게 적응하기 어려운 한계가 지적되어 왔습니다​[arxiv.org].

 

반면 Tesla Optimus는 뉴럴넷이 스스로 동작 전략을 학습하도록 함으로써, 보다 일반적인 상황에 대응할 수 있는 적응형 제어를 지향합니다​. 실제로 Tesla는 “다른 로봇들은 규칙 기반(rule-based) 시스템에 의존하지만, Optimus는 뉴럴네트워크로 구동된다”고 강조하고 있습니다​   [analyticsindiamag.com]. 이는 학습된 정책(policy)이 로봇의 관절 토크를 직접 산출하거나 저차원 명령(예: 다음 발 디딜 위치 등)을 내리게 하는 방식으로 구현됩니다. 특히 Proximal Policy Optimization (PPO) 등의 모델 프리 강화학습 알고리즘이 시뮬레이터 내 수천 병렬 환경에서 활용되어, Optimus의 보행 정책을 훈련하는 것으로 알려져 있습니다​.

 

Optimus의 보행 학습에는 시뮬레이션 환경과 강화학습 보상 설계가 핵심적인 역할을 합니다. 연구자들은 시뮬레이터 상에 Optimus의 물리 모델을 구축하고, 로봇이 넘어지지 않고 지정된 방향으로 전진하면 보상을 주는 등의 방식으로 자율 보행을 학습시킵니다. 이 과정에서 초기에는 불안정하고 “좀비처럼 어색한 걸음걸이” 가 나타나지만, 수백만 회의 훈련 스텝을 거치며 점차 인간과 유사한 보행 패턴으로 다듬어집니다​[notateslaapp.com]. 심층 강화학습 특유의 발견적 학습 덕분에, 최적제어로는 미리 설계하기 어려운 효과적인 보행 전략 (예: 약간 미끄러운 지면에서의 빠른 보폭 조절)을 로봇 스스로 찾아낼 수 있습니다.

또한 Optimus의 팔/손 조작에는 모방학습(Imitation Learning)과 자율학습이 병행되고 있습니다. 인간의 섬세한 손동작을 재현하기 위해, 단순 강화학습만으로는 부자연스러운 경직된 움직임이 나오기 쉽습니다​. Tesla는 이를 보완하기 위해 인간 시연 데이터를 활용한 Behavior Cloning(행동 복제) 기법을 도입했습니다​[analyticsindiamag.com]. 예를 들어 사람의 손으로 상자를 집는 시연을 여러 번 기록하여 신경망에 학습시킴으로써, Optimus의 초기 그립 동작이 사람처럼 부드럽게 나오도록 하는 것입니다.

결과적으로, Optimus의 모션 제어 스택은 전통 제어 기법으로 기본적인 안정성을 확보한 토대 위에, 강화학습으로 학습한 보행/움직임 정책과 모방학습으로 다듬은 섬세한 동작 생성기가 결합된 형태라 할 수 있습니다. 이는 시간이 지날수록 순수 학습 방식으로 점차 대체되면서, 더 많은 데이터가 누적될수록 똑똑하고 자연스러운 움직임을 얻게 될 것으로 기대됩니다.