[Paper] CHIP: Hindsight Perturbation을 통한 Humanoid Control을 위한 Adaptive Compliance

Source: arXiv - 2512.14689v1

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개요

이 논문은 CHIP (후향 교란을 통한 적응형 컴플라이언스 휴머노이드 제어)를 소개한다. 이 경량 “플러그‑앤‑플레이” 모듈은 인간형 로봇이 엔드 이펙터의 강성을 동적으로 조절하면서도 빠르고 역동적인 움직임(예: 백플립, 달리기)을 정확히 추적하도록 한다. 컴플라이언스를 핵심 모션‑추적 정책으로부터 분리함으로써, CHIP은 추가 데이터 수집이나 보상 설계 없이도 밀어내기, 닦기, 협동 리프팅 등 다양한 힘을 요구하는 조작 작업을 단일 학습된 컨트롤러가 처리할 수 있게 한다.

주요 기여

• CHIP 모듈: 기존 모션 트래킹 컨트롤러에 제어 가능한 컴플라이언스를 주입하는 일반적인 런타임 부착 레이어.
• Hindsight perturbation: 사후에 컴플라이언스 요구를 시뮬레이션하는 새로운 학습 기법으로, 명시적인 데이터 증강 없이도 정책이 예상치 못한 힘으로부터 회복하는 방법을 학습하게 함.
• One‑policy‑fits‑all: CHIP이 장착된 단일 범용 컨트롤러가 전통적으로 작업별 튜닝이 필요했던 다양한 조작 시나리오(다중 로봇 핸드오버, 문 열기, 박스 전달, 닦기)를 수행할 수 있음을 보여줌.
• Zero‑reward‑tuning: 보상 함수를 재설계하거나 보조 손실 항을 추가하지 않아도 컴플라이언스를 달성할 수 있음을 보여주어 RL 파이프라인을 단순화함.
• Real‑time plug‑in: CHIP은 제어 주파수(≈1 kHz)에서 실행되며 추가 파라미터가 몇 개뿐이어서 온보드 배치에 실용적임.

방법론

1. Base Motion‑Tracking Policy – 저자들은 고주파 참조 궤적(예: 백플립)을 따라가는 강화학습(RL) 정책으로 시작합니다. 이 정책은 고유감각 관측을 받고 관절 토크를 출력합니다.
2. Hindsight Perturbation – 학습 중에 각 롤아웃이 끝난 후 알고리즘은 엔드‑이펙터에 가상의 외부 힘을 되돌아보며 주입합니다(‘후행’ 부분). 그런 다음 정책에게 이 교란에도 불구하고 원래 궤적을 재추적하도록 요구합니다. 이는 정책이 힘을 흡수하거나 상쇄하기 위해 관절 토크를 조절하는 방법을 학습하도록 강제합니다.
3. Compliance Parameter – 추론 단계에서 스칼라 컴플라이언스 이득 (c)가 CHIP에 제공됩니다. 이 모듈은 명목 토크 출력에 측정된 엔드‑이펙터 편차에 비례하는 보정 항을 혼합하여 상호작용을 부드럽게 하거나 강하게 만듭니다.
4. Plug‑and‑Play Integration – CHIP은 정책과 로봇의 저수준 컨트롤러 사이에 위치하며, 정책 구조나 RL 손실을 변경할 필요가 없습니다.

The overall pipeline is illustrated as:

Reference Trajectory → RL Policy → CHIP (compliance gain) → Torque Commands → Robot

결과 및 발견

• 컴플라이언스 제어: 이득 (c)를 0(강체)에서 1(완전 컴플라이언트)으로 변환함으로써, 동일한 정책이 강한 밀기와 부드러운 슬라이딩 사이를 부드럽게 전환합니다.
• 추가 데이터 없음: 학습 시간과 샘플 효율성이 기준선 정책과 비슷합니다 (≈2 M 환경 스텝).
• 실제 로봇 검증: 30 kg 휴머노이드 플랫폼에서 실험한 결과, 백플립 후 문 열기 순서가 안정적으로 수행되었으며, 엔드 이펙터 힘이 안전 한계(< 30 N) 내에 머무릅니다.

이러한 결과는 CHIP가 고성능 보행 컨트롤러에 강력한 조작을 위한 섬세함을 부여할 수 있음을 확인합니다.

Practical Implications

• Unified controller stack: 통합 컨트롤러 스택: 로봇 팀은 보행과 조작을 위한 단일 RL 정책을 유지할 수 있어 엔지니어링 비용을 줄이고 버전 관리가 간소화됩니다.
• Rapid prototyping: 신속한 프로토타이핑: 개발자는 컴플라이언스 이득만 조정하여 새로운 조작 작업을 테스트할 수 있어 비용이 많이 드는 재학습이나 보상 재설계를 피할 수 있습니다.
• Safety & human‑robot interaction: 안전 및 인간‑로봇 상호작용: 조절 가능한 컴플라이언스로 인간 주변에서 휴머노이드를 더 안전하게 만들 수 있으며(예: 부드러운 전달, 유연한 닦기) 민첩성을 희생하지 않습니다.
• Multi‑robot collaboration: 다중 로봇 협업: CHIP이 필요에 따라 엔드 이펙터를 부드럽게 만들 수 있는 능력은 힘 공유가 중요한 협동 작업(예: 무거운 물체를 공동으로 들어올리기)을 촉진합니다.
• Edge deployment: 엣지 배포: 모듈의 낮은 연산량 덕분에 모바일 로봇에 일반적인 임베디드 CPU/GPU에서 실행될 수 있어 현장에서의 온보드 적응이 가능합니다.

제한 사항 및 향후 연구

• 모델 의존성: CHIP은 비교적 정확한 고유 감각(Proprioceptive) 센싱과 말단 효과기 힘을 예측할 수 있는 동역학 모델을 가정합니다; 노이즈가 많은 센서는 컴플라이언스 동작을 저하시킬 수 있습니다.
• 단일 차원 이득: 현재 구현은 스칼라 컴플라이언스 파라미터를 사용합니다; 보다 풍부하고 방향별 강성 매트릭스를 사용하면 이방성 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 실제 하드웨어로의 이전: 저자들이 한 플랫폼에서 시연했지만, 다양한 인간형 로봇 형태와 구동 방식에 대한 광범위한 검증은 아직 남아 있습니다.
• 실제 교란으로부터 학습: 향후 연구에서는 실제 접촉 사건(예: 예상치 못한 충돌)을 사후 교란 루프에 통합하여 시뮬‑실 차이를 더욱 줄일 수 있습니다.

전반적으로 CHIP은 고속 보행과 섬세한 조작 사이의 실용적인 다리를 제공하여 일상 환경에서 보다 다재다능한 인간형 로봇의 가능성을 열어줍니다.

저자

• Sirui Chen
• Zi‑ang Cao
• Zhengyi Luo
• Fernando Castañeda
• Chenran Li
• Tingwu Wang
• Ye Yuan
• Linxi “Jim” Fan
• C. Karen Liu
• Yuke Zhu

논문 정보

• arXiv ID: 2512.14689v1
• 분류: cs.RO, cs.LG
• 출판일: 2025년 12월 16일
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