UCLA의 400달러 폰봇, 구형 안드로이드폰을 걷는 로봇으로

2017년형 스마트폰으로 걷는 휴머노이드 로봇을 구동하다

UCLA 연구팀이 높이 약 48cm, 무게 1.8kg인 휴머노이드 로봇을 개발했다. 스마트폰을 제외한 제작 비용은 약 400달러다. 폰봇(PhoneBot)이라는 이름의 이 로봇은 두 다리로 걸을 수 있고, 카메라로 사람을 따라가며, 엎드린 자세에서 일어날 수 있다. 시험에 사용된 스마트폰 4종 가운데 하나는 2017년 출시된 화웨이 아너 9였다.

2026년 10월 6일 arXiv에 제출된 이 연구는 루오천 허우, 취안유 왕, 대니얼 코, 데니스 W. 홍이 수행했다. 홍 교수는 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA) 기계·항공우주공학과 교수로, 이 프로젝트는 로보틱스 및 메커니즘 연구소(RoMeLa)에서 진행됐다.

연구진이 발표한 폰봇 연구 논문의 제목은 ‘폰봇: 스마트폰을 재활용한 저비용 오픈 휴머노이드 로봇 플랫폼’이다. 이 논문은 일반 스마트폰에서 핵심 연산 및 감지 기능을 활용하는 로봇을 설명한다. 저자들은 하드웨어와 소프트웨어 설계를 모두 오픈소스로 공개해 다른 연구자들이 플랫폼을 재현하고 개조할 수 있다고 밝혔다.

폰봇은 교실과 연구실의 실질적인 문제를 다룬다. 소형 휴머노이드 로봇은 고가의 모터와 별도 카메라, 동작 센서, 컴퓨터가 필요할 수 있다. 스마트폰에는 이 가운데 여러 부품이 이미 소형 기기 하나에 통합돼 있다. 스마트폰을 재활용하면 별도로 구매하고 연결해야 하는 전자 부품이 줄어든다.

이번 결과는 이 방식의 현재 한계도 보여준다. 보행과 시각 처리는 스마트폰에서 이뤄지지만, 대화 처리는 외부 노트북을 사용한다. 폰봇에는 팔이 없으며, 보행 제어기는 평지에서 걷도록 훈련됐다. 당장의 활용 목적은 교육과 연구, 실험이다.

스마트폰이 13개 관절을 제어하는 방식

폰봇은 엉덩이 위쪽 거치대에 스마트폰을 장착한다. 카메라가 주변을 살피고, 스마트폰의 관성측정장치(IMU)가 움직임과 방향을 측정한다. IMU는 기기의 움직임과 기울기를 추정하는 데 도움을 주는 센서들을 결합한 장치로, 로봇이 균형을 유지하는 데 필요한 정보를 제공한다.

맞춤형 안드로이드 앱은 휴대전화에서 TensorFlow Lite를 사용해 움직임 및 제어 신경망을 실행한다. TensorFlow Lite는 휴대전화 같은 기기에서 머신러닝 모델을 실행하도록 설계된 소프트웨어다. 스마트폰이 동작 명령을 계산해 와이파이로 소형 탑재 컴퓨터에 보내면, 컴퓨터가 이를 모터에 전달한다.

로봇은 각 다리에 동력 관절 6개와 몸통을 회전시키는 관절 1개를 갖췄다. 각 엉덩이에는 관절 3개, 무릎에는 1개, 발목에는 2개가 있다. 하체에는 총 12자유도가 있다. 즉 관절이 독립적으로 움직일 수 있는 방식이 12가지라는 뜻이다.

13개 관절 모두 다이나믹셀 XL430-W250-T 서보 모터를 사용한다. 서보는 특정 위치로 움직이도록 명령할 수 있는 모터로, 무릎이나 발목 등 로봇 관절을 제어하는 데 적합하다.

몸통 관절은 카메라를 움직이는 데도 유용하다. 폰봇은 발을 고정한 채 상체를 돌려 사람을 따라갈 수 있다. 옆을 볼 때마다 로봇 전체를 움직일 필요가 줄어든다. 무선 연결 덕분에 휴대전화를 교체하기도 쉽다. 스마트폰을 로봇 본체에 전용 유선 연결로 고정할 필요가 없기 때문이다.

네 종류 스마트폰 모두 작동했지만 지도 작성에는 한계

연구진은 화웨이 아너 9, 삼성 갤럭시 A16 5G, 모토로라 모토 G 2024, 모토로라 모토 G 2025를 시험했다. 네 기종 모두 동작 감지, 보행 제어, 이미지 처리 등 핵심 기능을 수행했다. 비교적 최신형인 저가 스마트폰 3종은 각각 약 50~80달러에 구매했다.

아너 9는 하드웨어 재활용의 가능성을 잘 보여준다. 논문 발표 9년 전에 출시된 스마트폰이 로봇의 핵심 보행 및 시각 작업을 여전히 수행할 수 있었다. 신형 저가 모델들은 고급형 스마트폰을 대체할 선택지도 제공했다.

아너 9에는 특정 소프트웨어 제약이 있었다. 시험 당시 미국에서 사용된 기기에서는 필요한 구글 서비스를 이용할 수 없어 내장 지도 작성 기능을 실행하지 못했다. 이 기능은 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM)을 사용한다. 쉽게 말해 로봇이 지도를 만들면서 그 지도 안에서 자신의 위치를 파악하도록 돕는 기술이다.

스마트폰을 고를 때는 하드웨어와 설치된 소프트웨어를 모두 고려해야 한다. 시험한 아너 9는 보행과 사람 감지를 지원했지만, 지도 작성에는 기기에 없는 서비스가 필요했다. 다른 안드로이드 모델과의 호환성은 추가 시험이 필요하다.

이 프로젝트의 개발 과정에는 여러 세대의 소비자용 기기가 등장한다.

• 2017년: 시험에 사용된 가장 오래된 스마트폰인 화웨이 아너 9 출시.
• 2024년과 2025년: 모토로라가 아너 9 및 갤럭시 A16 5G와 함께 시험한 두 세대의 모토 G를 출시.
• 2026년 10월 6일: UCLA 연구진이 폰봇 논문 초안을 arXiv에 제출.

시뮬레이션에서 시작된 보행 훈련

폰봇의 보행 제어기는 강화학습을 이용해 먼저 시뮬레이션에서 훈련됐다. 강화학습은 소프트웨어가 여러 동작을 시도하고 유용한 행동에 점수를 받는 방식이다. 폰봇의 경우 요청된 속도를 유지하고, 번갈아 발을 내딛으며, 똑바로 서 있는 동작에는 보상을 줬고 발을 끄는 행동 등에는 벌점을 줬다.

시뮬레이션에는 실제 로봇에 영향을 미칠 물리적 제약도 반영됐다. 저렴한 모터는 힘과 속도에 한계가 있고, 기어에는 부품 사이의 약간의 유격이 있다. 이런 세부 사항을 고려하면 제어기가 실제 기계 장치로 구현할 수 있는 동작을 학습하는 데 도움이 된다.

훈련 과정에서 또 다른 문제가 드러났다. 대칭 구조로 만든 몸체가 자동으로 균형 잡힌 보행을 학습하지는 않았다. 일부 훈련에서는 왼발이 앞에 고정된 채 오른쪽 다리가 몸의 하중을 대부분 지탱했다. 이 때문에 관절과 모터에 부하가 고르게 분산되지 않았다.

연구진은 좌우 대칭 반전 기법으로 이 문제를 해결했다. 좌우를 바꾼 훈련 사례를 복제해 제어기가 동작의 두 가지 형태를 모두 학습하도록 한 것이다. 이 기법은 각 반전 사례마다 물리 시뮬레이션을 추가로 실행하지 않고도 학습 사례를 늘렸다.

작은 훈련 변경으로 보행 균형 개선

연구진은 좌우 반전 사례를 사용한 독립 훈련 5회와 이를 사용하지 않은 훈련 5회를 비교했다. 반전 기법을 적용하자 시뮬레이션에서 학습 속도와 일관성이 개선됐고, 다리 사이 모터 부하도 더 고르게 분산됐다.

좌우 관절 각도의 차이를 나타내는 측정값 하나는 시뮬레이션에서 0.254라디안에서 0.003라디안으로 감소했다. 두 수치로 계산하면 약 98.8% 줄어든 것이다. 라디안은 각도를 측정하는 단위다. 이 경우 수치가 작아졌다는 것은 양쪽 움직임이 훨씬 비슷해졌다는 뜻이다.

이후 제어기를 실제 로봇에 적용해 걷기, 사람 따라가기, 엎드린 자세에서 일어나기를 시연했다. 수치 비교는 시뮬레이션상의 보행을 설명하고, 시연은 실제 하드웨어에서 구현된 동작을 보여준다.

저렴한 부품에는 소프트웨어가 고려해야 할 제약이 따르기 때문에 이 부분은 중요하다. 스마트폰이 명령을 빠르게 계산할 수 있어도 모터가 그 명령을 실행해야 한다. 폰봇의 훈련 방식은 제어기의 결정이 몸체의 힘과 기계적 특성에 맞도록 한다.

400달러에 포함되는 항목

연구진은 스마트폰을 제외한 폰봇의 하드웨어 비용을 약 400달러로 추산했다. 스마트폰과 배터리를 포함한 무게는 1.8kg이라고 밝혔다. 호환되는 스마트폰을 이미 보유한 제작자는 이를 재활용할 수 있다. 새로 구매해야 한다면 스마트폰 가격을 로봇 하드웨어 예산에 더해야 한다.

비교 대상으로 제시된 기존 소형 연구용 휴머노이드 로봇의 가격은 약 3,500~13,800달러다. 이 가격과 비교하면 폰봇의 하드웨어 추정 비용은 가장 저렴한 플랫폼보다 약 88.6%, 가장 비싼 플랫폼보다 약 97.1% 낮다.

비교 대상 로봇들은 기능이 서로 달라 장비 선택 시 고려해야 한다. 현재 폰봇 설계에는 팔이 없고, 저렴한 모터의 적재 용량도 제한적이며, 평지 보행에 초점을 맞췄다. 물체를 다루거나 더 까다로운 움직임이 필요한 연구실이라면 구매 가격과 함께 이런 요구 사항도 따져봐야 한다.

인텔 지능형 시스템 연구소 연구진이 개발한 기존 스마트폰 로봇 플랫폼 오픈봇(OpenBot)은 약 50달러짜리 바퀴형 본체를 사용했다. 폰봇은 스마트폰을 재활용한다는 같은 큰 틀의 아이디어를 두 발로 균형을 유지해야 하는 본체에 적용했다. 폰봇의 하드웨어 추정 비용은 오픈봇의 본체 비용으로 제시된 금액의 8배로, 서로 다른 기계적 과제를 반영한다.

노트북을 활용한 대화 기능

폰봇 논문은 보행과 사람 따라가기 외에도 대화형 상호작용, 촬영, 모바일 텔레프레즌스를 설명한다. 텔레프레즌스는 원격 조종 장치를 이용해 다른 장소를 보고 소통하는 것을 뜻한다. 스마트폰의 카메라와 마이크, 스피커, 무선 연결 기능은 이런 활동을 지원할 수 있다.

현재 음성 상호작용은 여러 기기에 나눠 처리된다. 스마트폰은 오디오 입력과 출력을 담당하지만, 음성 인식과 언어 처리는 와이파이로 연결된 가까운 노트북에서 이뤄진다. 보행 제어와 시각 처리는 스마트폰 자체에서 실행된다.

연구진은 적합한 언어 모델을 스마트폰에서 직접 실행하는 방안을 연구할 계획이다. 또 음성 명령과 시각 정보를 결합해 로봇 동작을 선택하는 계획 소프트웨어도 제안했다. 이런 기능이 추가되면 외부 컴퓨터에 대한 의존도가 줄고 사용자가 로봇에 요청할 수 있는 작업도 늘어날 수 있다.

폰봇의 물리적 한계는 분명하다. 팔이 없어 물체를 집거나 옮길 수 없다. 보행 제어기는 평지에서 훈련됐으며, 소형 모터는 로봇이 운반할 수 있는 무게와 수행 가능한 힘 있는 동작을 제한한다.

연구진은 가벼운 팔과 울퉁불퉁한 지면에서의 보행을 연구할 계획이다. 이 업그레이드나 대화 처리를 스마트폰으로 옮기는 작업의 완료 시점은 제시되지 않았다. 현재 시연된 플랫폼은 지금의 하드웨어 한계 안에서 움직임과 감지, 상호작용에 초점을 맞춘다.

오픈 설계로 학생들에게 출발점 제공

UCLA 연구진은 폰봇을 교육과 연구, 신속한 시제품 제작을 위한 저렴하고 재현 가능한 플랫폼으로 설명한다. 하드웨어와 소프트웨어 설계를 모두 공개해 학생과 연구자는 이를 조립하고 살펴보며 수정할 수 있다.

수업에서는 카메라 입력이 움직임에 미치는 영향, 센서 판독값에 따른 균형 유지 방식, 지원되는 스마트폰 기종에 따른 제어기 성능 등을 연구할 수 있다. 연구자들은 새로운 인식 기능이나 상호작용 기능을 시험할 때 기존 구조를 바탕으로 작업할 수 있다. 이런 활용은 접근하기 쉬운 전자 부품과 수정 가능한 로봇 설계를 결합한 플랫폼의 특성에서 나온다.

하드웨어 비용 추정치가 400달러라면 조립 및 장비 여건이 허락하는 범위에서 연구실이 여러 대를 제작하기 쉬워질 수 있다. 여러 대의 로봇을 사용하면 비슷한 몸체를 기반으로 변경 사항을 비교할 수 있고, 설계 공유로 실험 재현성도 높일 수 있다.

폰봇은 로봇을 실제로 쓸 수 있게 만드는 데 하드웨어 비용만 드는 것은 아니라는 중요한 공학적 교훈도 보여준다. 연구진은 보행 소프트웨어를 훈련하고, 불균형한 보행을 바로잡고, 모터의 한계를 반영하고, 스마트폰 호환성을 확인해야 했다. 설계를 공개하면 다른 연구자들도 이런 결정을 살펴보고 개선할 수 있다.

다른 컴퓨팅 작업에 활용되는 구형 스마트폰

구글도 캘리포니아대학교 샌디에이고와 함께 사용하지 않는 픽셀 스마트폰 약 2,000대를 소형 데이터센터로 활용하는 프로젝트를 추진하고 있다. 이 프로젝트와 폰봇은 기존 스마트폰 프로세서를 서로 다른 환경에서 활용한다. 하나는 기기를 모아 컴퓨팅에 쓰고, 다른 하나는 움직이는 기기 안에 스마트폰을 탑재한다.

AI 데이터센터 투자가 늘면서 고성능 메모리 수요가 증가하고, 다른 전자제품 제조업체의 부품 예산에도 부담이 커지는 가운데 재활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 폰봇은 스마트폰에 이미 있는 카메라와 동작 센서, 프로세서, 무선 연결 기능을 활용해 같은 기능을 별도로 구매하지 않는 방식으로 비용을 낮춘다.

UCLA의 실험은 이 접근법이 실제로 작동할 수 있음을 보여준다. 2017년 출시된 모델을 포함한 안드로이드 스마트폰 4종은 로봇의 핵심 작업을 수행하기에 충분한 연산 및 감지 성능을 제공했다. 아너 9의 지도 작성 제약은 스마트폰 재활용 시 프로세서 성능뿐 아니라 소프트웨어 지원 여부도 확인해야 한다는 점을 보여준다.

폰봇은 구형 스마트폰이 연구 도구에서 유용한 역할을 하도록 한다. 본체와 제어 시스템은 스마트폰과 저렴한 모터의 성능에 맞춰 설계됐다. 다음 개발 목표도 구체적이다. 가벼운 팔을 추가하고, 울퉁불퉁한 지면에서 걷도록 학습시키며, 더 많은 대화 처리를 스마트폰에서 실행하는 것이다.

핵심 내용

• UCLA의 폰봇은 높이 약 48cm, 무게 1.8kg이며, 이 무게에는 스마트폰과 배터리가 포함된다.
• 하드웨어 비용은 스마트폰을 제외하고 400달러로 추산됐다.
• 시험한 안드로이드 스마트폰 4종은 모두 보행과 감지, 시각 처리 등 핵심 기능을 지원했다. 여기에는 2017년형 화웨이 아너 9도 포함된다.
• 아너 9에는 내장 지도 작성에 필요한 구글 서비스가 없었다.
• 좌우 반전 훈련 사례는 시뮬레이션 보행을 개선하고 두 다리에 가해지는 부담을 균형 있게 분산했다.
• 현재 폰봇에는 팔이 없고, 평지 보행을 훈련했으며, 대화 처리에는 외부 노트북을 사용한다.
• 저자들은 하드웨어와 소프트웨어 설계를 모두 오픈소스로 공개했다고 밝혔다.