NVIDIA Research, 시뮬레이션에서 실세계로 로보틱스 기술 확장

로보틱스는 정해진 동작을 반복하는 자동화를 넘어, 실세계의 예측 불가능한 환경에서도 스스로 판단하고 움직이는 자율형 로봇(Embodied Autonomy) 단계로 진입하고 있습니다. NVIDIA Research는 ICRA에서 시뮬레이션 기술을 실세계로 전이(Sim-to-real)하여 로봇의 인지, 추론, 계획 능력을 높이는 다양한 연구를 선보였습니다.

주요 연구 성과는 다음과 같습니다:

• ScheduleStream: GPU를 활용해 여러 로봇 팔의 움직임을 병렬로 계획합니다. 기존 방식 대비 3배 빠른 속도를 구현하며 NVIDIA Jetson 플랫폼에서 구동 가능합니다.
• COMPASS: 로봇의 형태가 달라도 주행이 가능하도록 돕는 프레임워크입니다. NVIDIA Isaac Lab 내에서 강화 학습을 통해 학습하며, 기존 방식보다 성공률을 4.5배 높였고 실세계 테스트에서 약 **80%**의 성공률을 기록했습니다.
• Grasp-MPC: 물체에 접근할 때 실시간으로 움직임을 수정하는 적응형 파지 기술입니다. cuRobo 라이브러리와 200만 개의 시뮬레이션 궤적을 활용해, 복잡한 환경에서도 기존 대비 월등히 높은 **75%**의 성공률을 달성했습니다.