기계공학부 구성원들의 많은 관심과 참여 부탁드립니다.

▣ 제  목: Sim-to-Real for Robot Manipulation: 가상에서 학습한 지능의 현실 전이
▣ 연  사: 표동범 박사

▣ 소  속: 한국생산기술연구원 인간중심로봇연구부문

▣ 일  시: 2026. 4. 17.(Fri) 13:00

▣ 장  소: 제2공학관 B040호

▣ 초  록

본 세미나는 기계공학 및 로봇 제어 분야의 오랜 난제인 '비정형 환경에서의 로봇 매니퓰레이션(Robot Manipulation)' 문제를 중심으로 인공지능(AI)과 가상-현실 전이(Sim-to-Real) 기술로 어떻게 극복하고 있는지 조망한다. 전통적인 수동 프로그래밍 및 기구학 기반 제어는 통제된 환경에서 밀리미터 단위의 높은 정밀도를 달성할 수 있으나, 작업 조건이 지속적으로 변화하는 비정형 환경과 다양한 작업 요구에 대해 유연하게 대응하기에는 근본적인 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 로봇 공학은 모방학습(Learning from Demonstration), 강화학습(Reinforcement Learning), 그리고 시각-언어-행동 모델(Vision-Language-Action, VLA)을 기반으로, 로봇이 데이터로부터 물리적 상호작용을 학습하는 데이터 기반 제어 패러다임으로 빠르게 전환되고 있다. 그러나 이러한 접근은 대규모 시행착오 데이터에 의존하며, 이를 실제 로봇 시스템에서 직접 수집하는 것은 시간, 비용, 안전성 측면에서 사실상 불가능에 가깝다. 이에 대한 핵심 해결책으로, 고정밀 물리 시뮬레이터 상에서 방대한 상호작용 데이터를 빠르게 생성하고 학습한 뒤, 이를 실제 환경으로 효과적으로 이전하는 Sim-to-Real 기술이 주목받고 있다. 본 발표에서는 제조환경의 조립 공정, 고자유도 다지형 손 제어, 그리고 휴머노이드 로봇 사례를 통해 학습 기반 제어 정책이 어떻게 현실 세계로 전이되고 있는지 살펴보고, 향후 로봇 매니퓰레이션 기술의 발전 방향을 논의한다.