보스턴다이나믹스 휴머노이드 로봇 아틀라스가 백 텀블링 수행 중 공중에서 자세를 제어하는 모습. 아틀라스는 강화학습 기반 전신 제어 알고리즘을 통해 도약, 회전, 착지에 이르는 복합 동작을 연속적으로 수행할 수 있는 동적 기동 능력을 확보했다.(현대차그룹 제공)

[오토헤럴드 김흥식 기자] 현대차그룹 로봇전문 계열사 보스턴다이나믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’가 연속 공중제비와 빙판 보행을 안정적으로 수행하며 강화학습 기반 전신 제어 기술의 성숙도를 입증했다.

이번 성과는 휴머노이드 로봇이 연구 단계를 넘어 실제 산업 환경 적용을 위한 실전 단계에 진입하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.

보스턴다이나믹스는 7일(현지시각) 공식 유튜브 채널을 통해 아틀라스의 최신 시연 영상을 공개했다. 이번 영상은 CES 2026 이후 처음 공개된 아틀라스 영상으로, 로봇이 옆돌기와 백 텀블링을 연속으로 수행하는 고난도 동작을 포함하고 있다.

기존에도 개별 동작을 수행한 사례는 있었지만 두 동작을 연속적으로 연결해 수행하고 착지 후 즉시 안정적인 자세를 회복하는 모습은 전신 제어 기술의 안정화 수준이 크게 향상됐음을 보여준다.

연속 공중제비는 휴머노이드 로봇 제어 기술의 핵심 역량이 복합적으로 요구되는 동작이다. 도약 단계에서는 지면 반력을 효과적으로 활용하기 위한 관절 토크 제어가 필요하며 공중 단계에서는 관성 변화에 대응해 자세를 안정적으로 유지해야 한다.

아틀라스가 연속 공중제비 동작 중 착지 이후 균형을 회복하는 모습. 착지 충격을 능동적으로 흡수하고 즉시 안정 자세로 전환하는 전신 제어 기술은 휴머노이드 로봇의 실제 산업 환경 적용을 위한 핵심 기술로 평가된다.(현대차그룹 제공)

이어 착지 과정에서는 충격 에너지를 효과적으로 흡수하고, 이후 균형을 유지하며 안정적인 자세로 복귀해야 한다. 이러한 일련의 과정은 로봇의 각 관절, 센서, 제어 알고리즘이 통합적으로 작동하는 전신 제어 시스템을 통해 수행된다.

이번 시연은 이러한 전신 제어 능력이 연속 동작 환경에서도 안정적으로 구현될 수 있음을 입증했다는 점에서 기술적 의미가 크다.

이번 영상에는 빙판길에서 균형을 유지하며 이동하는 장면도 포함됐다. 미끄러운 환경에서는 접지 마찰 조건이 불안정해지기 때문에 로봇의 균형 제어 난도가 크게 증가한다. 아틀라스는 이러한 조건에서도 넘어지지 않고 매우 능숙한 동작으로 이동한다.

이는 로봇이 실시간으로 환경 변화에 대응하고 균형을 유지하는 능력을 확보했음을 보여준다. 동시에 실패 장면도 함께 공개됐는데 이는 복잡한 동적 제어 기술이 반복적인 학습과 검증 과정을 통해 완성된다는 점을 보여주는 사례로 해석된다.

아틀라스의 이러한 성능 향상은 강화학습 기반 제어 기법과 전신 제어 알고리즘의 결합을 통해 구현됐다. 강화학습은 로봇이 반복적인 시뮬레이션과 실제 테스트를 통해 최적의 동작 전략을 학습하도록 하는 방식이다.

아틀라스가 빙판 환경에서 균형을 유지하며 이동하는 모습. 접지 마찰이 불안정한 조건에서도 안정적인 보행을 유지하는 능력은 실시간 센서 피드백과 강화학습 기반 균형 제어 기술의 통합을 통해 구현됐다.(현대차그룹 제공)

이는 복잡한 비선형 동역학 특성을 가진 휴머노이드 로봇의 제어 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 평가된다. 이를 통해 아틀라스는 단일 동작 수행을 넘어 연속적이고 복합적인 동작을 안정적으로 수행할 수 있는 동적 기동 능력을 확보하게 됐다.

보스턴다이나믹스는 이번 시연을 통해 아틀라스의 개발이 연구 중심 단계에서 실용화를 위한 단계로 전환되고 있음을 공식화했다. 회사 측은 엔터프라이즈 플랫폼 가동에 따라 연구용 버전의 성능 테스트가 마무리 단계에 접어들었으며 RAI(Robotics and AI) 연구소와 협력해 이동성과 전신 제어 능력의 한계를 검증하는 최종 테스트를 진행했다고 밝혔다.

현대차그룹은 향후 제조 환경에서 아틀라스를 단계적으로 도입할 계획이다. 그룹은 미국 조지아주에 건설 중인 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)를 포함한 주요 생산 거점에 차세대 전동식 아틀라스를 투입하고 공정 단위별 검증을 통해 적용 범위를 확대할 예정이다.

우선 2028년부터 부품 분류와 같은 제한된 공정에 적용하고, 이후 안정성과 성능이 검증되면 2030년부터는 부품 조립 등 보다 정밀한 작업으로 활용 범위를 넓힐 계획이다.

김흥식 기자/reporter@autoherald.co.kr

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