기아, AI 기반 로봇 제어 기술 개발…'모방학습·시뮬레이션'으로 제조 자동화 고도화

기아가 인공지능(AI)을 활용해 로봇이 스스로 판단하고 움직일 수 있는 '지능형 제어 두뇌' 개발에 집중하고 있다. 차종이나 공정이 바뀔 때마다 로봇의 동작을 일일이 수정해야 했던 기존 방식의 한계를 극복하고, 제조 현장의 유연한 자동화를 구현하기 위한 전략이다.

좌표값 입력 방식 넘어 '모방학습·시뮬레이션' 기술로 전환

현대자동차그룹(HYUNDAI) 영상에 따르면, 기아 제조 SI(시스템 통합) 기술개발 직무에서는 강화학습과 모방학습 기술을 활용해 로봇 제어 기술을 고도화하고 있다. 기존의 로봇 티칭 방식은 작업자가 '티치 팬던트'라는 동작기를 이용해 로봇 관절의 좌표 값을 하나하나 지정하고 저장하는 수동적인 방식이었다. 하지만 공정 환경이 변화할 때마다 매번 새로운 작업을 가르쳐야 하는 번거로움이 있었다.

이를 해결하기 위해 기아는 네 가지 핵심 기술을 중심으로 로봇 제어 기술을 확보하고 있다. 우선 전문가의 작업 노하우를 로봇에게 전수하는 '모방 학습'이 핵심이다. 데이터 글로브를 활용한 원격 조정(텔레오퍼레이션)을 통해 사람의 직관적인 움직임을 데이터 형태로 로봇에게 직접 학습시킨다. 또한 손등에 부착한 트래커로 사람의 위치와 회전 데이터를 추출해 로봇 팔의 궤적을 제어하는 '정밀 모션 트래킹' 기술도 활용된다.

특히 사람과 로봇의 신체 구조 차이를 극복하기 위해 사람의 동작을 로봇 규격에 맞춰 실시간으로 변환하는 '실시간 리타게팅' 기술과, 가상 환경에서 검증된 제어 모델을 실제 로봇에 그대로 이식하는 '시뮬레이션(Sim-to-Real)' 기술이 중요하게 다뤄진다. 영상 속 출연자는 "가상에서 학습한 지능이 현실로 넘어오는 과정"이라고 해당 기술을 설명했다.

소프트웨어와 하드웨어의 교차점…'피지컬 AI' 고도화 목표

기아의 제조 SI 기술개발 직무는 소프트웨어와 하드웨어가 교차하는 영역으로, 로봇 공학(기구학·동력학)에 대한 이해와 딥러닝·강화학습 알고리즘 구현 능력이 필수적으로 요구된다. 출연자는 학습 실패 시 원인을 분석하고 알고리즘을 재설계하는 '문제 해결 능력'과 '끈기'를 핵심 역량으로 꼽았다.

조직 차원에서는 개발 효율을 높이기 위해 학습한 알고리즘을 즉시 테스트할 수 있는 실제 로봇 하드웨어 인프라를 제공하고 있으며, AI 코딩 어시스턴트 도구 활용도 적극적으로 지원하고 있다. 출연자는 "작성한 코드와 알고리즘이 모니터 속에만 머무르지 않고, 실제 물리 세계의 로봇을 지능적으로 움직이게 만든다는 점이 매력"이라고 밝혔다. 향후 목표에 대해서는 "최근 주목받는 로보틱스와 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 고도화해, 다양한 제조 환경에서 사람처럼 유연하게 행동하는 로봇 제어 기술을 완성하는 것"이라고 말했다.