프랑스 보르도에 본사를 둔 폴렌 로보틱스(Pollen Robotics)는 최근 399달러의 이족보행 로봇 ‘마이크로덕(Microduck)’의 사전 주문을 시작했다. 이 25cm 크기의 로봇은 걷기, 앉기, 차기, 롤러 스케이팅, 낙상 후 스스로 일어서기 등 모든 동작이 물리 시뮬레이터에서 훈련된 신경 정책을 통해 제어된다. 학습 환경, 보상 함수, 도메인 무작위화 설정, 심투리얼(sim-to-real) 레시피 등 훈련 과정이 GitHub에 공개되어 로봇 개발의 접근성을 높였다.
핵심 기술 사양 및 성능 분석
마이크로덕은 컴팩트한 크기에도 불구하고 고급 컴퓨팅 및 센서 스택을 갖췄다. 특히 시뮬레이션 기반의 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 통해 실제 환경에서의 견고한 동작을 구현한 것이 특징이다.
- 크기 및 무게: 높이 25 cm, 폭 14 cm, 무게 800 g 미만.
- 하드웨어 구성: 다리, 목, 머리에 걸쳐 15개의 모터가 탑재되어 있으며, 물체 집기가 가능한 관절형 부리를 포함한다. 컴퓨팅 유닛은 AI 가속기를 포함한 Rockchip RK3566 프로세서로, 1 GB RAM과 32 GB 저장 공간을 갖췄다.
- 센서 스택: 전면 카메라, 2개의 IMU(관성 측정 장치), 8×8 Time-of-Flight 매트릭스 방식의 소형 LiDAR, 마이크, 스피커, 2개의 NFC 안테나, Wi-Fi 및 Bluetooth 모듈을 포함한다.
- 배터리 성능: 탈착식 NP-F550 배터리(2600 mAh)를 사용하며, 약 1시간의 구동 시간을 제공한다.
- 훈련 메커니즘: 동작 정책은 mjlab(MuJoCo Warp) 기반의 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 사용하는 microduck_rl 플랫폼에서 훈련된다. 4096개의 병렬 환경에서 CUDA GPU를 사용하여 약 1~2시간 만에 실용적인 보행을 구현한다.
- 심투리얼(Sim-to-Real) 적용: 실제 액추에이터 모델(Dynamixel XL330의 BAM M6 모델)에 전압 제어 법칙, 역기전력, 쿨롱, 스트라이벡 및 부하 의존적 마찰을 반영하여 현실 환경으로의 전환 정확도를 높였다. 배터리 전압, 부하 시 전압 강하, 명령 지연, 마찰 크기, ±1°의 기어 유격(총 2°) 등 광범위한 환경 무작위화를 통해 견고성을 확보했다.
산업적 시사점 및 접근성
마이크로덕의 출시는 로봇 개발 생태계에 몇 가지 중요한 시사점을 제공한다.
- 진입 장벽 하향: 399달러라는 가격은 첨단 이족보행 로봇의 연구 및 개발, 교육 분야에서의 접근성을 크게 높였다. 이는 고가의 전문 장비 없이도 강화 학습 기반 로봇 연구를 가능하게 한다.
- 오픈 소스 모델 확산: 훈련 환경, 보상 함수, 심투리얼 레시피를 공개함으로써, 개발자 커뮤니티가 로봇의 동작 정책을 이해하고 수정하며 새로운 기술을 개발하는 데 기여할 수 있는 기반을 마련했다. 이는 투명성을 높이고 공동 혁신을 촉진한다.
- 동적 로봇 연구 가속화: Reachy Mini가 주로 정적인 상호작용에 초점을 맞춘 것과 달리, 마이크로덕은 낙상 후 자가 회복 등 동적인 움직임에 중점을 둔다. 이는 강화 학습을 통한 복잡한 물리 기반 로봇 동작 연구를 가속화할 잠재력을 가진다.