HS-MoDP: 유니트리 G1, 따로 배운 양팔 기술을 조합해 73.3% 성공
유니트리 G1이 한 팔씩 배운 기술을 조합해 미학습 6개 조합에서 평균 73.3%를 성공했다. 저가 외골격으로 시연을 바꾸자 캐비닛 전체 작업 성공률이 35%에서 65%로 올랐다는 프리프린트다.
한 팔씩 시연한 기술을 모든 조합을 시연하지 않고도 새로운 좌우 조합으로 재사용할 수 있는가.
양팔 기술 조합을 모두 시연하면 데이터가 기하급수로 늘어난다. 양팔을 함께 예측하는 정책은 기술이 얽혀, 각 기술은 되더라도 데이터에 없는 조합은 실패하기 쉽다. 팔뚝과 몸통을 쓰는 접촉 작업은 VR 컨트롤러로 가르치기도 어렵다.
pi0.5와 GR00T N1.7 같은 범용 정책, MoDE 같은 전문가 혼합 확산 정책은 양팔 동작을 함께 학습한다. VR 역기구학 원격조작은 팔꿈치 위치나 팔과 몸통의 접촉을 직접 제어하지 못한다.
HS-MoDP는 팔마다 별도의 기술 조건과 라우터를 두고 공유 확산 전문가 풀에 연결한다. 비전언어 스케줄러가 조작과 보행 재배치를 번갈아 수행시킨다. G1의 팔 관절 14개와 같은 구조의 착용형 외골격 G1Exo로 관절 단위 시연을 모았다.
미학습 6개 조합 평균 73.3%(조합별 60~85%, 각 20회)였고 다른 방법은 조합을 완수하지 못했다. 따로 배운 양팔로 바구니 들기는 65%였다. VR 대신 G1Exo 데이터로 학습하자 손잡이 없는 바구니 안기는 15%에서 85%, 병 모으기는 65%에서 100%, 캐비닛 전체 작업은 35%에서 65%로 올랐다.
연구진은 하중을 함께 지는 협응이 아직 약하다고 밝혔다. 로봇 한 기종, 조건당 20회 시험이며 VLM 계획 오류는 따로 분리하지 않았다. 동료 심사 전 프리프린트이고 코드와 하드웨어는 심사 후 공개 예정이다.
원격조작으로 데이터를 모으는 휴머노이드 기업에 의미가 크다. 유니트리 G1을 연구용으로 쓰는 국내 대학과 기업에게도 저가 외골격 시연 방식은 데이터 수집 비용을 낮추는 실용적 선택지가 될 수 있다.
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