Figure AI ‘Helix 02’ 및 ‘Figure 03’ 기술 분석: 전신 자율 제어의 시작
최근 휴머노이드 로봇 분야의 선두 주자인 Figure AI가 새로운 하드웨어 ‘Figure 03’과 이를 제어하는 소프트웨어/AI 아키텍처 ‘Helix 02’를 공개했습니다.
단순한 하드웨어의 업그레이드를 넘어, 로봇이 스스로 환경을 인지하고 판단하여 전신을 제어하는 ‘Full-Body Autonomy(전신 자율 제어)’ 단계로 진입했다는 점에서 기술적 시사점이 큽니다. 이번 포스팅에서는 Helix 02의 핵심 변화와 기술적 진보 사항을 정리해 보았습니다.
참고 링크: Figure.ai News - Helix 02
1. 핵심 변화: Partial에서 ‘Full-Body Autonomy’로
기존의 로봇 제어가 상체 위주의 작업이나 제한적인 이동에 그쳤다면, Helix 02는 시각 입력만으로 걷기, 물체 조작, 균형 잡기를 동시에 수행하는 단일 신경망 시스템을 구현했습니다.
- 비전 기반 전신 제어: 별도의 복잡한 코딩 없이 로봇이 카메라로 본 상황을 해석해 스스로 움직임을 생성합니다.
- 장기 작업(Long-horizon Tasks): 4분 이상 끊김 없이 주방을 돌아다니며 식기세척기 정리 등의 복잡한 연속 작업을 수행합니다.
2. 계층형 AI 아키텍처 (System 0, 1, 2)
인간의 신경계를 모방하여 연산 속도와 역할에 따라 제어 레이어를 3단계로 분리한 것이 특징입니다. 특히 모터 제어 관점에서 System 0의 명시적 정의가 인상적입니다.
| 계층 | 역할 | 작동 속도 | 기술적 특징 |
|---|---|---|---|
| System 2 | 이성/판단 | 7~9 Hz | LLM/VLM 기반. 고차원적 목표 설정 및 작업 계획 (Reasoning) |
| System 1 | 감각-운동 | 200 Hz | 시각 정보를 관절의 움직임(Trajectories)으로 변환하는 신경망 |
| System 0 | 반사/하드웨어 | 1 kHz+ | 균형 유지, 외력 반응(Compliance), 접촉 감지 등 초고속 피드백 루프 |
3. 로봇 핸드 및 미세 조작 능력의 진화
하드웨어인 Figure 03과 결합하여 Dexterous Manipulation(고난도 미세 조작) 능력이 비약적으로 상승했습니다.
- 손바닥 카메라(Palm Cameras): 손목이 아닌 손바닥 내부에 카메라를 내장하여, 물체를 잡는 순간(Occlusion)에도 시각 정보를 유지합니다.
- 촉각 센서 융합: 손가락 끝의 압력 센서를 통해 알약 하나를 집어내거나, 주사기를 다루는 등 정밀한 힘 조절이 필요한 작업이 가능해졌습니다.
4. 학습 효율성: Sport Mode & Self-Calibration
- Sport Mode: 인간이 원격 조종(Teleoperation)으로 시연한 데이터보다 더 빠르게 동작하도록 강화학습을 통해 속도를 최적화합니다.
- Self-Calibration (자가 교정): 로봇마다 미세하게 다른 모터/기어의 물리적 편차를 AI가 스스로 보정합니다. 이를 통해 하나의 학습 모델을 수천 대의 로봇에 즉시 배포할 수 있는 확장성을 확보했습니다.
5. 시각 시스템 (Vision System)
- 스테레오 비전(Stereo Vision): 기존 단안(Monocular) 방식에서 벗어나, 심도(Depth) 인식이 가능한 스테레오 카메라를 전면 도입했습니다.
- 3D 공간 이해: 공간 인식률이 기존 대비 약 60% 향상되어, 복잡하게 쌓여있는 물건이나 깊이감이 중요한 작업(예: 좁은 틈에 물건 끼우기)에서 에러율을 대폭 낮췄습니다.
💡 결론 및 인사이트
이번 업데이트는 로봇이 단순한 ‘반복 기계’에서 “보고, 판단하고, 유연하게 움직이는 에이전트”로 진화했음을 보여줍니다.
특히 1kHz 대역의 System 0 (Low-level Control)와 System 1 (Neural Network)의 유기적인 결합은, 로봇 개발자들이 하드웨어(모터 드라이버)와 소프트웨어(AI 모델)를 어떻게 통합해야 하는지에 대한 중요한 레퍼런스를 제시하고 있습니다.
앞으로 Figure 03이 실제 산업 현장과 가정에서 보여줄 퍼포먼스가 기대됩니다.