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[IT뉴스]에이로봇, 엔비디아 기술로 휴머노이드 이동조작 개발 가속

온카뱅크관리자

2026-06-08 14:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">엔비디아 키모도·소마 리타게터 활용<br>자연어 지시로 휴머노이드 모션 데이터 생성<br>하드웨어 변경에도 모션 재계산·배포 지원<br>조선소·건설 현장 데이터 학습 병목 완화</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="b9DQh2Q9wS">
          <p contents-hash="16b3c5a4312448ae509905e4d5825196b1f8af7381c96f7bca2c91e5015c5266" dmcf-pid="K2wxlVx2Ol" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 휴머노이드 로봇 전문기업 에이로봇이 엔비디아의 로보틱스 기술을 활용해 이족보행 휴머노이드 로봇의 이동조작 기술 개발에 속도를 낸다.</p>
          <p contents-hash="5daa359c13ce6c2c3332d43ba85837b20e57d1d79697442e33e4325c72063fb0" dmcf-pid="9VrMSfMVOh" dmcf-ptype="general">에이로봇은 자연어 기반 모션 생성 모델 ‘엔비디아 키모도’와 GPU 가속 역운동학 라이브러리 ‘엔비디아 소마 리타게터’를 활용한 휴머노이드 로코메니퓰레이션 기술 개발 성과를 공유할 계획이라고 8일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f8f740ac7d9f3db8c21b4bb2d0ea110902145f07ad67d93e5acc74c86ae7f353" dmcf-pid="2fmRv4RfOC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="에이로봇 휴머노이드 로봇 ‘앨리스(ALICE)’ (사진=신영빈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/08/Edaily/20260608140654584naom.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="BT45ey5TDv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/08/Edaily/20260608140654584naom.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            에이로봇 휴머노이드 로봇 ‘앨리스(ALICE)’ (사진=신영빈 기자)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="8c62cacab603d2e1a49a64491a899eeba79b51b70cd2e0443e52eae4399eea31" dmcf-pid="V4seT8e4OI" dmcf-ptype="general">
           로코메니퓰레이션은 로봇이 이동하면서 물체를 조작하는 기술을 뜻한다.
          </div>
          <p contents-hash="ac9852d43585f3a3e589c3986f4d3581fed70b04ce0b1d7340574546018962e7" dmcf-pid="f8Ody6d8rO" dmcf-ptype="general">피지컬 AI의 핵심은 휴머노이드 로봇이 다양한 움직임을 학습해 실제 인간의 작업을 수행하도록 만드는 데 있다. 다만 수많은 인간 행동을 학습시키기 위한 컴퓨팅 비용과, 가상환경에서 만든 모션을 실제 로봇에 옮기는 과정에서 발생하는 시행착오는 휴머노이드 상용화의 주요 걸림돌로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="db98054257e6f954e5a0a96cf78b8daef81e1edecda26429e4c224e676a448ef" dmcf-pid="4Bc8Ob8BOs" dmcf-ptype="general">에이로봇은 이를 해결하기 위해 엔비디아 키모도를 활용한 ‘모션 팩토리’ 시스템을 구축했다. 키모도는 텍스트-투-모션 기반 라이브러리로, “상자를 들어 선반에 올려놓아라”와 같은 자연어 지시를 바탕으로 3D 전신 모션 시퀀스를 생성한다.</p>
          <p contents-hash="45b26418171d5c19ae8b1d0f09b0fb70965d5bcb74ce39231da11543d744f673" dmcf-pid="8bk6IK6bOm" dmcf-ptype="general">기존 비전 기반 데이터 수집 방식과 달리 텍스트 프롬프트를 기반으로 다양한 각도의 모션 데이터를 만들 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="9b7b729d69fca607b60037616e778ecbede517223941ce7d9e0a5d6a1f325233" dmcf-pid="6KEPC9PKEr" dmcf-ptype="general">생성된 모션 데이터를 실제 로봇에 적용하기 위해 엔비디아 소마 리타게터도 도입했다. 소마 리타게터는 개방형 엔비디아 소마 프레임워크의 핵심 라이브러리로, 로봇 형태나 관절 구조가 달라져도 모션 데이터를 새로운 하드웨어에 맞춰 옮길 수 있도록 지원한다.</p>
          <p contents-hash="46a96f52d86c92dfcd6f7364ebceaf5accc7e92dc278866910bcf0e7ea10b2b4" dmcf-pid="P9DQh2Q9ww" dmcf-ptype="general">기존에는 로봇의 팔다리 길이나 관절 구조가 조금만 바뀌어도 리타게팅 프로그램을 다시 작성해야 했다. 에이로봇은 소마 표준 스켈레톤 아키텍처를 활용해 통합 로봇 설명 형식(URDF) 데이터를 기반으로 새로운 플랫폼에 빠르게 대응할 수 있는 개발 구조를 확보했다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="903e4feb424a35d93e147b19046e1767ddf06d0c5006339a041a0d29588f8dc4" dmcf-pid="Q2wxlVx2OD" dmcf-ptype="general">이 같은 기술 파이프라인은 하드웨어 설계가 자주 바뀌는 연구개발 환경에서 특히 효과적이다. 로봇의 높이나 링크 비율이 바뀌더라도 소프트웨어 팀은 리타게팅 레이어를 매핑하는 방식으로 기존 모션 자산을 유지할 수 있다. 이를 통해 하드웨어 변경에 따른 R&amp;D 병목을 줄일 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="a7dbb2047b645cf4144197124353ffa19578c90ed9836b1dc0eef900b33a57b8" dmcf-pid="xVrMSfMVsE" dmcf-ptype="general">에이로봇은 엔비디아 워프와 오픈소스 뉴턴 물리 엔진 기반 GPU 가속 기술도 활용한다. 이를 통해 대량의 모션 데이터를 고속 배치 처리하고, 해당 데이터를 엔비디아 아이작 랩 시뮬레이션 환경과 연동해 강화학습용 훈련 데이터로 활용한다.</p>
          <p contents-hash="b82c0ddf74a8b57823d4d97a540bc640a137cbb398f46d4ea1223784624a7426" dmcf-pid="yIbW6CWIwk" dmcf-ptype="general">에이로봇은 이 기술이 조선소와 건설 현장 등 실제 산업 현장에 필요한 모션 데이터를 빠르고 안전하게 수집·시뮬레이션하는 데 활용될 것으로 기대하고 있다. 보안상 실제 현장에서 접근이나 데이터 처리가 제한되는 작업도 가상환경에서 제약 없이 생성·학습할 수 있어, 제한된 산업 환경에서의 데이터 수집 문제를 줄일 수 있다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="9862ea9a17f008fa6838d003bc62ac3dc69c0d40ba3fffafb227abf10b9504e6" dmcf-pid="WCKYPhYCsc" dmcf-ptype="general">에이로봇은 엔비디아 스타트업 지원 프로그램인 엔비디아 인셉션 멤버사다. 회사의 휴머노이드 로봇 ‘앨리스(ALICE)’는 GTC 2026 기조연설 영상에 소개된 바 있다.</p>
          <p contents-hash="ef6f1f3885278cb87d9fb512247187d241ceab6380f71a3c8c2e3ba430a1fc6c" dmcf-pid="Yh9GQlGhEA" dmcf-ptype="general">엄윤설 에이로봇 대표는 “키모도가 풍부한 행동 데이터를 생산하는 데이터 팩토리라면, 소마 리타게터는 그 데이터를 어떤 형태의 로봇에든 즉시 주입할 수 있게 해주는 스마트 커넥터”라며 “엔비디아 가속 컴퓨팅 파이프라인을 마스터하는 에이로봇의 능력은 글로벌 휴머노이드 로봇 산업에서 빠른 시장 출시 속도를 보장하는 핵심 경쟁력”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5d599bcd6ccb88465ed1bf9a66b2b00ccd94d3517db518ab6bd0ef64b876d967" dmcf-pid="Gl2HxSHlsj" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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