로봇 제어 지연을 해결하는 비동기 추론 기술

최근 로봇 정책 모델(ACT, OpenVLA 등)은 단일 액션이 아닌 **액션 청크(Action Chunks)**를 예측하는 경향이 있습니다. 기존의 순차적 추론 방식은 다음 액션 청크가 계산될 때까지 로봇이 대기해야 하므로, 실행 지연이 발생하고 환경 변화에 대한 반응성이 떨어지는 문제가 있었습니다.

이를 해결하기 위해 액션 예측(Prediction)과 실행(Execution)을 분리하는 비동기 추론 방식을 도입했습니다. 시스템은 크게 두 가지 구성 요소로 나뉩니다.

• PolicyServer: 고성능 하드웨어에서 추론을 수행하며, 다음 액션 청크를 계산합니다.
• RobotClient: 수신된 액션을 큐에 저장하고 실행하며, 새로운 청크를 기다리는 동안에도 멈추지 않습니다.

두 구성 요소 간의 통신에는 gRPC를 사용하여 REST API 대비 약 5배 빠른 성능을 보장합니다.

이 방식을 적용한 결과, 동일한 정책을 사용하더라도 작업 완료 속도가 약 2배 향상되었으며, 물체 파지 실패 시 즉각적인 재계획(Replanning)이 가능해져 제어의 유연성이 크게 개선되었습니다.