인간의 ‘당연함’을 해석하는 법은?···보스턴다이내믹스, 휴머노이드의 인지 메커니즘 공유

보스턴다이내믹스(BostonDybamics)가 ‘아틀라스로 세상 보기(Making Atlas See the World)’라는 제목으로 아틀라스 퍼셉션(Atlas Perception) 팀이 로봇 공학을 구현하고 발전시키는 방법을 블로그로 공유했다. 이를 한 문장으로 요약하면 ‘로봇의 상호 작용에는 대상의 형태와 맥락에 대한 이해가 필요하다’는 것이다.

사람에게는 과정이나 단계가 필요 없는 단순한 작업이라도, 아틀라스와 같은 휴머노이드 로봇은 여러 단계의 과정을 거쳐야 한다. 예를 들어 이쪽애서 필요한 자동차 부품을 들어서 저쪽에 있는 슬롯에 넣은 작업을 한다면, 대상 식별, 위치 추론, 자기 위치 확인, 집어서 들기, 놓을 위치 확인, 정확한 위치에 배치 등 여러 단계를 수행해야 한다.

첫 번째 단계는 주변에 어떤 물체가 있는지를 파악하는 2D 인식부터 시작한다. 주변에 장애물이나 위험 요소가 있는지의 여부를 물체 식별 정보, 경계 상자, 관심 지점 등의 기반으로 파악한다. 아틀라스는 다양한 자동차 부품을 보관하는 선반 형태의 고정 장치(fixture)를 감지하고 식별한다.

고정 장치는 여러 개의 슬롯으로 이루어진 수납공간 구분되는데, 각각의 모서리에는 녹색(바깥쪽)과 빨강(안쪽)으로 된 두 가지 유형의 2D 픽셀 포인트가 부착되어 있는 키포인트가 있다. 아틀라스는 이를 확인해서 개별 슬롯의 위치를 정확하게 파악할 수 있다.

마치 사람이 그림을 그릴 때 윤곽선을 따라 그리는 것처럼 카메라를 통해 주변에 어떤 물건이 있는지 알아보는 것이다. 그리고 눈으로 다른 사람의 얼굴, 눈, 코, 입을 확인하고 누구인지 알아보는 것처럼, 키포인트를 통해 각각의 위치와 대상을 확인하고 식별한다.

두 번째는 고정 장치에 있는 슬롯에 보관된 물체을 정확하게 찾기 위해 3D 인식을 통해 자신의 위치를 확인하는 과정이 이어진다. 아틀라스는 고정 장치를 기준으로 키포인트(keypoint) 기반 위치 추정 모듈을 사용해 모든 고정 장치와의 상대적인 위치와 방향을 추정한다.

이 과정을 아틀라스 관점에서 본다면, 고정 장치에 대한 키포인트를 수집하고, 예상 공간 분포의 사전 모델에 맞게 정렬한 후, 어떤 방향으로 얼마나 움직이는지를 측정해서 위치 정보의 정확도를 높인다. 즉, 고정 장치에 가까울 때 들어오는 시야, 멀리 있는 키포인트에 대한 분석 등을 통해 정확한 위치를 확인하는 것이다.

세 번째는 대상 자세 추정(object pose estimation) 단계로 잡아야 하는 물건의 모양, 위치, 방향 등을 확인하는 단계다. 이 과정에서 슈퍼트래커(Super Tracker)라는 시스템을 활용해 아틀라스의 팔 움직임 정보와 카메라로 본 정보를 기반으로 물건의 위치를 정확하게 파악한다. 대상이 보이지 않거나 잡고 있다가 놓쳤을 때에 어디에 있을지 예측하는 것도 슈퍼트래커의 역할이다.

네 번째는 대상 물체를 아틀라스가 손으로 정확하게 집어서 옮길 수 있도록 카메라로 보는 것과 팔의 움직임이 정확하게 일치하도록 하는 정밀 조정(Calibration) 단계다. 로봇 제조나 조립 과정에서의 오차, 온도 변화와 반복적인 물리적인 충격 등으로 발생하는 물리적 변화를 물리적으로 보정하는 것이다.

보스턴다이내믹스는 “민첩성과 적응성은 여전히 우리의 목표이며, 이를 위해서는 세상이 어떻게 움직이는지에 대한 기하학, 의미론, 물리학에 대한 근본적인 진리를 설명해야 할 필요성이 점점 더 커지고 있다. 미래에는 지각과 행동이 분리된 프로세스가 아닌, 지각을 넘어선 인식, 즉 공간 AI에서 운동 지능으로 인식의 전환이 이루어질 것이다”라고 밝혔다.
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