21. 파운데이션 모델을 로봇에 적용방법
5장 파운데이션 모델을 로봇에 활용하는 방법
로봇의 동작 구조는 크게 인지(Recognition) → 계획(Planning) → 제어(Control)의 세 단계로 구성됩니다. 이 기본 구조를 바탕으로, 파운데이션 모델(Foundation Model)이 로봇시스템의 각 단계에 어떻게 적용하여 활용할 수 있는지 알아봅시다.
- 로봇 적용을 위한 5가지 카테고리
파운데이션 모델을 로봇에 적용할 때는 다음 5가지 카테고리로 구분할 수 있습니다.
저수준 인지 (Low-level Recognition)
고수준 인지 (High-level Recognition)
고수준 계획 (High-level Planning)
저수준 계획 (Low-level Planning)
데이터 확장 (Data Augmentation)
이 5가지 카테고리는 로봇이 실제 환경에서 '보고-이해하고-결정하고-움직이는' 전체 흐름을 구성합니다.
- 계층 구조 개요
저수준 인지: 이미지나 3D 포인트 클라우드(Point Cloud)를 이용해 물체 인식(Object Recognition), 시맨틱 세그멘테이션(Semantic Segmentation)등 환경인지에 필요한 기본 정보를 추출합니다.
고수준 인지: 저수준 인식 결과를 바탕으로 지도(Map), 보상(Reward), 동작제약(Motion Constraint)등의 정보로 변환합니다. 이렇게 변환된 정보는 이후의 계획(Planning) 단계에서 활용됩니다.
고수준 계획: 로봇이 수행해야 할 추상적 행동 시퀀스를 결정합니다. 주로 LLM을 사용해 언어 명령을 여러 하위작업으로 분해하거나, 이동 경로 및 작업 순서를 생성합니다.
저수준 계획: 로봇의 관절각도(joint Angle), 엔드이펙터(end-effector)의 위치 및 자세(Position & Orientation)등을 직접 제어하는 단계입니다. 최근에는 파운데이션 모델을 활용해 이 부분까지 데이터 기반 제어 정책으로 학습하는 방식이 발전 중입니다.
데이터 확장: 저수준 인지와 저수준 계획을 연결하기 위한 학습 효율화 기법입니다. 생성형 모델을 이용해 다양한 환경/조명/지시문 변형 데이터를 만들어 로봇의 강건성과 일반화 성능을 향상시킵니다.
- 5가지 구성요소와 상호관계
이 5가지 카테고리는 계층적으로 연결되어 있으며, 그 상호작용은 위 그림의 개념도처럼 표현됩니다.
저수준 인지는 센서입력을 받아 환경을 이해하고,
고수준 인지는 이 정보를 구조화된 표현(지도/보상 등)으로 변환합니다.
고수준 계획은 이를 바탕으로 언어 명령을 해석해 행동 시퀀스를 설계하고
저수준 계획이 실제 로봇의 동작으로 전환합니다.
마지막으로 데이터 확장은 이 모든 단계를 촉진하는 학습 기반 연결 고리 역할을 합니다.
- 4가지 대표 구조
파운데이션 모델이 실제 로봇 시스템에서 적용되는 대표적인 4가지 구조는 다음과 같습니다.
① LLM 기반 행동 생성형 (High-to-Low Integration)
고수준 계획(LLM) → 저수준 제어까지 직접 연결
언어 명령을 받아 행동시퀀스를 생성하고 로봇동작으로 전환
② 시각 인식 중심형 (Vision-centric Approach)
저수준 인식 → 저수준 계획
카메라/센서 정보를 바탕으로 보상 함수나 제어 정책을 구성
강화학습/경로 최적화 등에 활용
③ 언어-시각 통합형 (Multimodal Integration)
고수준 인식 ↔ 고수준 계획 간 상호작용
시각 + 언어 입력을 함꼐 활용해 지도작성, 시맨틱 맵 구축, 작업 목표 설정 등 수행
④ 데이터 증강 기반 학습형 (Augmented End-to-End Learning)
저수준 인식 ↔ 저수준 계획을 직접 연결
생성형 모델로 시뮬레이션 데이터나 변형된 환경 데이터를 만들어 학습의 다양성과 정확도를 향상시킴
파운데이션 모델은 로봇의 '눈-뇌-손'을 모두 연결하는 지능 엔진입니다. 인식(Seeing), 계획(Thinking), 제어(Acting), 학습(Learning)을 하나의 모델 생태계로 통합하는 것이 바로 로봇 AI의 다음 진화 단계입니다.
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