휴머노이드 학습 방법 중 강화학습(Reinforcement Learning, RL)의 원리

휴머노이드 로봇(인간형 로봇)의 학습 방법 중 강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 로봇이 시행착오를 통해 스스로 최적의 행동 방식을 배우는 인공지능 기술입니다.

이는 어린아이가 넘어지며 걷는 법을 배우는 것과 유사한 원리로, 행동에 대한 보상을 통해 움직임을 개선합니다.

휴머노이드 로봇의 학습 방법 중에서 강화학습 원리 정리

휴머노이드는 두 발로 걷고, 물건을 집고, 균형을 잡고, 사람과 상호작용합니다. 이런 행동은 미리 정해진 규칙으로 모두 커버하기가 거의 불가능합니다. 환경이 복잡하고 예측이 어렵기 때문에 “해보면서 배우는 방식”, 즉 강화학습이 매우 잘 맞습니다.

강화학습은 로봇이 직접 행동을 해보고, 그 결과가 좋았는지 나빴는지를 기준으로 스스로 행동 전략을 개선해 나가는 방식입니다.

강화학습의 기본 원리-휴머노이드 기준

강화학습 기본 구성 요소. Basic components of reinforcement learning.

✓ 에이전트(Agent):는 휴머노이드 로봇 자체입니다.
✓ 환경(Environment):은 로봇이 움직이는 물리 세계 또는 시뮬레이터입니다.
✓ 상태(State):는 관절 각도, 속도, IMU 센서 값, 카메라 영상 등 로봇이 인식하는 현재 상황입니다.
✓ 행동(Action):은 관절에 가하는 토크, 팔을 드는 각도, 발을 내딛는 방향 등입니다.
✓ 보상(Reward):은 행동의 결과에 대한 점수입니다. 넘어지면 큰 마이너스, 안정적으로 걷면 플러스 같은 식입니다.
✓ 정책(Policy): 보상을 최대화하기 위해 로봇이 학습한 행동 전략

이 구조가 계속 반복되면서 학습이 진행됩니다.

로봇은 보상을 기준으로 행동을 평가하고, 반복 학습을 통해 점점 더 효율적이고 안정적인 동작을 습득합니다.

휴머노이드 강화학습의 핵심 원리

1, 시행착오 기반 학습

휴머노이드는 처음에는 거의 랜덤에 가까운 행동을 합니다. 걷기 학습 초기에 대부분 넘어지는 이유가 이것입니다. 하지만 넘어질 때마다 “이 행동은 나쁘다”라는 신호(보상 감소)를 받고, 점점 덜 넘어지는 방향으로 행동이 바뀝니다.

사람이 아기 때 걸음마를 배우는 과정과 거의 동일합니다.

2, 보상 함수 설계가 성능을 좌우

휴머노이드 강화학습에서 가장 중요한 부분 중 하나가 보상 함수(reward function) 입니다.
예를 들면 걷기 학습에서 보상은 이렇게 구성됩니다.

✓ 앞으로 이동하면 보상 증가
✓ 에너지 소비가 많으면 보상 감소
✓ 상체가 흔들리면 보상 감소
✓ 넘어지면 큰 패널티

보상을 어떻게 주느냐에 따라
→ 우아하게 걷는 로봇이 될 수도 있고
→ 빠르지만 불안정한 로봇이 될 수도 있습니다.
그래서 실제 연구에서는 보상 함수 튜닝에 많은 시간이 들어갑니다.

3, 정책(Policy)을 학습한다

강화학습의 목표는 정책(policy) 을 찾는 것입니다.
정책이란 “이 상태에서는 이런 행동을 하라”는 규칙의 집합입니다.
휴머노이드에서는 이 정책을 보통 신경망(딥러닝) 으로 표현합니다.

✓ 입력: 센서 상태 (관절, IMU, 시각 정보 등)
✓ 출력: 각 관절에 줄 힘이나 목표 각도
이렇게 하면 복잡한 인간형 움직임도 하나의 모델로 표현할 수 있습니다.

4, 시뮬레이터에서 먼저 학습 (Sim-to-Real)

실제 휴머노이드를 바로 학습시키면 넘어질 때마다 고장 날 수 있습니다. 그래서 대부분은 물리 시뮬레이터에서 먼저 강화학습을 합니다.

✓ 수백만 번의 넘어짐 가능
✓ 시간 가속 가능 (현실보다 수십 배 빠름)
✓ 비용 절감

Sim-to-Real

그 다음 학습된 정책을 실제 로봇에 옮기는데, 이를 Sim-to-Real이라고 부릅니다. 이 과정에서 현실과의 차이를 줄이기 위해 노이즈를 일부러 넣어 학습시키기도 합니다.

휴머노이드에서 자주 쓰이는 강화학습 기법

휴머노이드처럼 연속적인 제어가 필요한 경우에는 다음 방식들이 많이 사용됩니다.

✓ PPO (Proximal Policy Optimization)
안정적이고 튜닝이 쉬워서 가장 널리 사용됨

✓ SAC (Soft Actor-Critic)
에너지 효율과 탐색 능력이 좋음

✓ DDPG / TD3
연속 제어에 특화된 고전적인 방법

보스턴 다이내믹스, 테슬라 옵티머스, 피규어(Figure) 같은 휴머노이드 연구에서도 이런 계열이 기본입니다.

강화학습의 한계와 보완 방향

강화학습만으로 모든 것을 해결하지는 않습니다.
✓ 학습 시간이 매우 길다
✓ 보상 설계가 어렵다
✓ 현실 적용 시 불안정할 수 있다

최근에 개선되는 추세는

✓ 강화학습 + 모방학습(Imitation Learning)
✓ 강화학습 + 인간 동작 데이터
✓ 강화학습 + LLM 기반 계획
같은 하이브리드 방식이 대세입니다.

전체 요약

휴머노이드의 강화학습은 로봇이 직접 몸을 움직이며 시행착오를 겪고, 보상을 통해 “사람처럼 자연스러운 행동 정책”을 스스로 만들어가는 학습 방식입니다.

이 블로그 검색

Blog Sense