손과 휴머노이드는 보통 서로 다른 몸체로 개발되지만, arXiv 프리프린트는 이 경계를 하나의 재구성형 플랫폼으로 묶은 Handroid를 제시한다. 이 로봇은 27자유도 전기기계 본체를 손 또는 데스크톱 휴머노이드로 바꿔 쓸 수 있으며, 높이 0.33m, 무게 2.05kg으로 설계됐다.
손 모드에서는 20개 구동 관절이 인간 손의 운동학 구조를 따라가는 형태를 이룬다. 휴머노이드 모드에서는 같은 모듈을 머리, 팔, 다리로 재배치하고, 그중 하체는 12자유도 구조로 보행과 전신 동작을 지원하도록 구성했다. 두 형태는 공통의 센싱·제어·시뮬레이션·배포 인터페이스를 공유해, 같은 플랫폼에서 시연 수집과 정책 학습, 모션 생성, 실제 실행, 형상 전환을 이어 붙일 수 있게 했다.
검증은 네 갈래로 이뤄졌다. 먼저 실제 환경에서 정밀 조작을 보였고, 강화학습 기반 보행과 키프레임 모션 배포도 수행했다. 여기에 형상 전환, 보행, 도킹, 그리고 손 모드의 집기·배치까지 이어지는 장기 과제도 포함됐다. 손 모드에서는 VR 원격조작, 물체 조건 모방학습을 위한 100개 시연, 실제 환경의 입방체 자세 재배치가 수행됐다.
실험 범위도 구체적으로 제시된다. 손 모드의 실제 파지 평가는 10개 물체를 대상으로 했고, 평균 성공률은 72%였다. 보행 실험에서는 0.20m/s의 전진 속도 명령에 대해 실제 전진 속도 기준 0.052m/s의 속도 추적 오차가 보고됐고, 관절 위치 추적 오차는 0.12rad, 몸체 위치 추적 오차는 0.0019m였다. 정책은 시뮬레이션에서 미리 검증한 뒤 실기기에 30Hz로 실행됐다.
휴머노이드 쪽에서는 ZMP 계획과 RL 추적 정책, RL 속도 정책, 키프레임 생성 보행이 시뮬레이션 결과로 제시됐다. 롤아웃은 기준 동작 종료, 엉덩이 수직 추적 오차 0.04m 초과, 중력 벡터 차이 0.5 초과, 손 또는 발의 수직 추적 오차 0.08m 초과 시 끝나며, 비평가에는 기저 선형·각속도, 투영 중력, 발 높이·공중 시간, 접촉 상태와 힘 같은 시뮬레이션 전용 특권 관측이 들어갔다.
| 구성/과제 | 수치·조건 | 근거 위치 |
|---|---|---|
| 본체 크기·중량 | 0.33 m, 2.05 kg | p.1 abstract; p.2 source_excerpt |
| 손 모드 구성 | 20 DoFs, anthropomorphic hand | p.1 abstract; p.2 source_excerpt |
| 휴머노이드 모드 구성 | head, arms, legs; 12-DoF lower-limb structure | p.1 abstract; p.2 source_excerpt |
| 실제 파지 평가 | 10개 물체, 평균 성공률 72% | p.7 Table 1; p.10 conclusion |
| 보행/추적 성능 | 0.20 m/s 명령, 0.052 m/s 속도 추적 오차; 0.12 rad 관절 오차; 0.0019 m 몸체 위치 오차 | p.9 source_excerpt |
자료: STORIUM 정리
이 연구는 동일한 물리 본체가 손 수준의 정밀 조작과 인간형 이동을 오가도록 재구성될 수 있음을 보이려 한다. 페이지상 확인되는 범위에서는 실제 조작, 시뮬레이션 기반 보행, 장기 복합 과제를 함께 다뤘고, 이를 통해 형태 재구성 로봇과 교차-형상 학습의 실험 발판을 제시했다.
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