하드웨어 없이 배우는 피지컬 AI — 로봇팔 3D 실습실을 만들었습니다

제조 현장 교육에서 피지컬 AI 이야기를 꺼내면 「로봇이 없는데 어떻게 실습하죠?」라는 질문이 먼저 나옵니다. 로봇팔을 교육장마다 들고 다닐 수도 없고, 회사 PC에는 프로그램 설치가 막혀 있는 경우가 많습니다.

그래서 링크 하나만 열면 로봇팔을 직접 움직여 볼 수 있는 실습실을 만들었습니다. 누구나 쓸 수 있게 공개했습니다.

• 바로 열기(설치 없음): stanlee7.github.io/robot-arm-3d-lab
• 소스 코드: github.com/stanlee7/robot-arm-3d-lab

1. 무엇을 만들었나

키트로 조립하거나 구매할 수 있는 오픈소스 저가 로봇팔 SO-ARM100(The Robot Studio)과 같은 모델을 썼습니다. 구글 딥마인드가 공개한 로봇 모델 모음(MuJoCo Menagerie)에 들어 있는 모델입니다. 관절 6개, 받침에서 수평 약 10~30cm까지 닿는 작은 팔입니다.

두 가지 버전이 있습니다.

버전	쓰는 곳	특징
브라우저 버전	수강생 PC·휴대폰	설치 없음. 잡기와 떨어짐만 계산하는 간이 물리
데스크톱 버전	강사 노트북 시연	물리 엔진 MuJoCo로 접촉·마찰까지 계산. 로봇을 움직이는 프로그램을 Python으로 작성

브라우저 버전의 관절 계산은 데스크톱 물리 엔진과 0.001mm 이하로 같게 맞췄습니다. 화면만 비슷한 게 아니라 같은 로봇입니다.

2. 브라우저에서 해 볼 수 있는 것

• 관절로 움직이기(순기구학): 몸통·어깨·팔꿈치·손목·집게 관절 6개를 막대로 돌려 봅니다. 관절 각도를 정하면 손끝 위치가 따라 정해집니다.
• 좌표로 움직이기(역기구학): 손끝을 보낼 위치(x, y, z cm)만 넣으면, 팔이 각 관절을 몇 도씩 돌릴지 스스로 계산합니다. 사람이 로봇에게 일을 시키는 방식은 대부분 이쪽입니다.
• 자동 반복: 무작위 위치의 큐브를 집어 초록 원에 놓는 동작을 반복하며 성공률을 셉니다.

두 방식을 번갈아 해 보면 「관절을 몇 도로」와 「손끝을 어디로」의 차이가 몸으로 이해됩니다. 피지컬 AI의 출발점이 이 차이입니다.

3. 만들면서 배운 세 가지

만드는 과정 자체가 좋은 교육 소재가 됐습니다. 모두 실제 실험 기록입니다.

첫째, 팔이 엉뚱한 곳으로 가는 데는 이유가 있습니다. 무작위 위치 20곳에서 큐브를 옮기게 했더니 14번만 성공했습니다. 실패 6건은 모두 받침 가까이(15~19cm)에서 큐브를 잡은 경우였습니다. 팔이 접힌 자세에서 관절 각도 계산이 막혀 목표에서 13cm나 빗나간 것입니다. 계산을 시작 자세 네 곳에서 각각 해 보고 가장 좋은 답을 고르게 하자 30번 중 30번 성공했습니다.

둘째, AI는 도구의 빈틈을 찾아냅니다. Claude에게 이 로봇을 조종하는 도구를 주고 큐브를 옮기게 했습니다. 목표에서 0.5cm 거리에 놓았는데, Claude가 문제를 하나 짚었습니다. 큐브 쪽으로 2.0cm 높이까지 내려가라고 했는데 실제로는 3.2cm에서 멈췄고, 도구가 이 차이를 오차로 알려 주지 않는다는 것이었습니다. 집게가 큐브에 닿아 멈춘 것이었습니다. 그래서 도구가 실제로 도달한 위치와의 차이와 그 이유를 함께 알려 주도록 고쳤습니다. 현장에서 AI를 붙일 때도 똑같습니다. AI에게 주는 도구가 무엇을 알려 주는지가 결과를 가릅니다.

셋째, 현실은 계산보다 한 단계 더 복잡합니다. 브라우저 버전에서 처음에는 큐브를 목표 중심에서 2.9cm 벗어난 곳에 놓았습니다. 원인은 집게였습니다. 이 로봇의 집게는 한쪽 날만 움직입니다. 그래서 닫히면서 큐브를 반대쪽 날 쪽으로 밀어 가운데에 끼우는데, 처음 버전은 이 동작을 빼먹었습니다. 이를 반영하자 오차가 0.1cm로 줄었습니다. 피지컬 AI는 이런 물리 세계의 디테일을 다루는 일입니다.

4. 제조 현장 교육에 쓰는 법

이 실습실을 중심으로 「제조 현장의 피지컬 AI 입문」 반일 과정을 설계하고 있습니다.

순서	내용
1	피지컬 AI가 무엇인지, 공장에서 먼저 바뀌는 곳
2	로봇팔의 기본: 관절 6개, 순기구학과 역기구학
3	좌표로 움직여 큐브를 목표에 놓기
4	실패에서 배우기: 팔이 엉뚱하게 가는 이유, 반복 측정으로 성공률 보기
5	우리 공정에 옮기면: 사람이 정할 기준(안전 구역·속도·검수)과 AI가 할 일 나누기

수강생은 브라우저 링크로 실습하고, 부딪힘·미끄러짐까지 보여 주는 정밀 시뮬레이션은 강사가 시연합니다. 설치가 막힌 회사 PC, 인터넷이 제한된 교육장에서도 진행할 수 있는지는 교육 전에 환경을 함께 점검합니다.

5. 코드는 모두 공개했습니다

GitHub 저장소에 데스크톱 시뮬레이션, 로봇을 움직이는 Python 코드, 브라우저 버전 소스를 모두 올렸습니다(Apache-2.0). Claude Code 같은 AI 코딩 도구와 함께 「큐브를 네 곳에 차례로 옮기는 프로그램」처럼 직접 로봇 프로그램을 만들어 볼 수 있게 구성했습니다.

마무리

피지컬 AI는 로봇을 사기 전에도 배울 수 있습니다. 먼저 실습실 링크를 열어 좌표 하나를 넣고 팔이 움직이는 것을 보세요. 제조 현장 재직자를 위한 피지컬 AI 입문 교육이 필요하다면, 에이전엘이 현장의 공정과 환경에 맞춰 과정을 함께 설계해 드립니다.

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