일본산업뉴스요약

혼다, 800만회 이상 움직이는 ‘전혀 다른 차원’의 로봇 핸드 개발
아시모의 교훈을 반영해 손가락에 특화 2부

-- 엔드 이펙터 중시, 아시모에서 얻은 교훈 --
혼다의 아시모는 과거에 이족보행 휴머노이드 로봇으로 전 세계를 석권했다. 하지만 이후 사업화에 있어서 큰 성과를 거두지 못했다. 혼다는 아시모 개발 이후에도 2017년에 사다리를 오르내릴 수 있는 재해 구조 로봇 'E2-DR'을 발표하는 등, 이족보행에 대한 연구를 지속해 왔지만, 이 역시 사업화로 이어지지는 못했다. "줄곧 사업화를 목표로 해왔지만, 반드시 이족보행을 해야만 하는 본질적인 이유를 찾지 못한 결과, 고객 가치와의 거리를 좁히지 못했다"(요시이케 치프 엔지니어)라고 한다.

고객 가치에 있어서 '로봇이 무엇을 실현해 줄 수 있는가'는 로봇 핸드나 그리퍼와 같은 '엔드이펙터(End Effector)'가 열쇠를 쥐고 있다. 혼다는 2021년에 방침을 전환하고 '실제 제조업의 자동화를 혁신할 다지(多指) 핸드 실현'을 목표로 내걸었다. 예를 들어, ‘작은 클립을 1mm 이하의 정밀도로 삽입’, ‘6kgf 정도의 힘이 필요한 커넥터 설치’ 등이다.

2025년 여름에는 Willow Drive 구동이 탑재된 로봇 핸드를 실현, 현재는 자동차 부품 포장이나 배터리팩 조립 작업에서의 활용을 모색하고 있다. 기존의 단완(單腕) 산업용 로봇과 혼다기술연구소가 개발한 휴머노이드 로봇에 탑재해 기술적인 실증 실험도 개시했다.

-- 도입의 편의성이 과제, 'Gemini Robotics'와의 연계도 검증 --
하드웨어로서의 로봇 핸드는 꾸준히 성능이 높아지고 있으며, 손가락 끝에 카메라 등 광학 센서를 내장하는 것도 가능하게 되었다. 남은 과제는 피지컬 AI에 대한 대응이다. 이를 위해서는 VLM(시각언어모델)이나 VLA(시각언어행동) 모델을 비롯해, 제어를 담당하는 두뇌 부분의 개발이 중요하다.

지금까지도 특정 동작 하나만을 구현하는 경우에는 기존의 규칙 기반에서의 제어나 강화학습과 모방학습의 조합만으로도 실현할 수 있었다. 하지만 엔지니어가 매번 평가 함수를 설정해야 하는 기존 강화학습의 연장선상에서는 공수(工數) 증가가 불가피하기 때문에 도입하기 쉽지 않다.

활용 영역을 넓히려면 엔지니어가 아니더라도 손쉽게 도입할 수 있는 간편한 시스템이 필요하다. “VLM이나 VLA 모델 등을 활용해 조기에 자동화할 수 있는 체계를 구축해야 한다. 그렇지 않으면 사업으로서 확대하기 어려울 것이다"(요시이케 치프 엔지니어)라고 혼다는 보고 있다.

이를 위한 움직임도 이미 진행되고 있다. 미국에 있는 Honda Research Institute USA 등에 로봇 핸드를 보내 VLA 구축을 위한 연구를 진행하고 있다. 구글의 Google DeepMind가 추진하는 'Gemini Robotics Trusted Tester' 프로그램에 참여해 로봇 기반 모델 'Gemini Robotics'를 활용하기 위한 데이터 수집을 시작하는 등, VLA 분야에서는 외부와의 연대를 가속화하고 있다.

규칙 기반의 제어나 모방학습, 강화학습을 조합하는 방식은 특정 동작 실현 등 단기적인 효과는 크다. 하지만 장기적인 관점에서 볼 때, 자연어를 포함해 주변 상황을 이해하면서 작업을 실행하는 VLA 등의 기능은 큰 잠재력을 지니고 있다. 요시이케 치프 엔지니어는 "VLA 등도 2030년 전후에는 기술적으로 성숙기에 접어들 것으로 보인다. 조기에 데이터와 애플리케이션을 확충해 대비해 나가겠다"라고 포부를 밝혔다.

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