4.4.3 직렬 탄성 구동기 (SEA)와 가변 강성: 물리적 상호작용(Interaction)을 위한 하드웨어적 유연성

4.4.3 직렬 탄성 구동기 (SEA)와 가변 강성: 물리적 상호작용(Interaction)을 위한 하드웨어적 유연성

1. 서론: 로봇 설계 패러다임의 전환과 물리적 지능의 부상

로봇 공학의 역사는 정밀도와 제어 가능성을 확보하기 위한 끊임없는 투쟁의 기록이었다. 초창기 산업용 로봇부터 현대의 정밀 조립 로봇에 이르기까지, 기계 설계의 지배적인 철학은 “강할수록 좋다(Stiffer is Better)“라는 원칙에 기반을 두고 있었다.1 높은 강성은 시스템의 고유 진동수를 높여 제어 대역폭을 확장하고, 외부 외란에 대한 저항성을 극대화하며, 엔드 이펙터의 위치 오차를 최소화하는 데 필수적인 요소로 간주되었다. 이러한 설계 사상은 용접, 도장, 픽 앤 플레이스(Pick-and-Place)와 같이 환경과의 접촉이 제한적이거나 엄격하게 통제된 상황에서는 탁월한 성능을 발휘했다. 그러나 로봇이 안전 펜스를 걷어내고 인간과 공존하는 물리적 공간, 즉 비정형 환경(Unstructured Environment)으로 진입하면서, 기존의 고강성 설계 원칙은 심각한 한계에 봉착하게 되었다.

인간과 로봇의 물리적 상호작용(Physical Human-Robot Interaction, pHRI)이나 험지 보행과 같은 과제에서 로봇은 필연적으로 예측 불가능한 충돌과 접촉을 경험하게 된다. 이때 강체 구동기(Rigid Actuator)는 외부 충격 에너지를 흡수하지 못하고 기어박스와 모터 축으로 그대로 전달하여 하드웨어의 파손을 야기하거나, 반대로 로봇의 높은 관성 에너지를 접촉 대상에게 전달하여 심각한 안전사고를 유발할 수 있다.2 더욱이, 생명체의 우아하고 효율적인 움직임이 근골격계의 탄성(Elasticity)을 활용한 에너지 저장 및 방출 메커니즘에 기인한다는 사실이 밝혀지면서, 로봇 공학자들은 하드웨어 레벨에서 ’유연성(Compliance)’을 도입하는 방안을 모색하기 시작했다.

이러한 배경에서 등장한 직렬 탄성 구동기(Series Elastic Actuator, SEA)와 가변 강성 구동기(Variable Stiffness Actuator, VSA)는 단순한 부품의 변경을 넘어, 로봇의 제어 문제를 ’위치 제어’에서 ’힘과 임피던스 제어’로 전환시키는 기폭제가 되었다. 이는 로봇의 지능이 뇌(제어기)에만 존재하는 것이 아니라, 신체(하드웨어)의 물성과 구조에도 내재될 수 있다는 ‘형태학적 연산(Morphological Computation)’ 및 ’물리적 지능(Physical Intelligence)’의 개념을 구체화한 것이다.3 본 장에서는 SEA와 VSA의 역학적 원리부터 최신 제어 이론, 그리고 2024년과 2025년을 관통하는 최첨단 로봇 시스템에서의 구체적인 구현 사례를 심층적으로 분석함으로써, 하드웨어적 유연성이 어떻게 로봇의 상호작용 능력을 혁신하고 있는지 논의하고자 한다.

2. 직렬 탄성 구동기(SEA): 유연성의 공학적 구현

직렬 탄성 구동기(SEA)는 1995년 Pratt와 Williamson에 의해 처음 제안된 이래, 물리적 상호작용을 위한 로봇 구동기의 표준적인 솔루션 중 하나로 자리 잡았다. SEA의 기본 아키텍처는 매우 직관적이다. 감속기(Gear Train)와 구동 부하(Load) 사이에 의도적으로 탄성 요소(주로 스프링)를 직렬로 배치하는 것이다.1 이 단순한 위상학적 변화는 구동 시스템의 동역학적 특성을 근본적으로 변화시키며, 기존의 강성 구동기가 가질 수 없었던 다양한 이점을 제공한다.

2.1 작동 원리 및 힘 측정 메커니즘

SEA의 핵심 작동 원리는 훅의 법칙(Hooke’s Law, F=kx)을 이용한 힘의 간접 측정과 제어에 있다. 강성 구동기에서 출력 힘을 제어하기 위해서는 전류 제어를 통해 모터 토크를 추정하거나 고가의 토크 센서를 사용해야 했다. 그러나 전류 기반 제어는 기어박스의 마찰, 코깅 토크, 토크 리플 등의 비선형성으로 인해 정확도가 떨어지며, 스트레인 게이지 기반의 로드셀은 충격에 취약하고 신호 노이즈가 심하다는 단점이 있다.2

반면, SEA는 스프링의 변형량(\Delta x)을 측정하여 힘을 계산한다. 스프링의 강성 계수(k)가 선형적이고 정확하게 동정(Identification)되어 있다면, 스프링의 변위는 곧 출력 힘과 직결된다.
\tau_{load} = k \cdot (\theta_{motor} - \theta_{load})
여기서 \theta_{motor}는 모터 측의 각도, \theta_{load}는 부하 측의 각도를 의미한다. 이 방식은 위치 센서(인코더)의 높은 신뢰성과 분해능을 힘 측정에 활용할 수 있게 하며, 별도의 힘 센서 없이도 고정밀 힘 제어를 가능하게 한다.1

2.2 SEA의 동역학적 특성과 이점

2.2.1 임피던스 저감 및 투명성(Transparency)

로봇이 외부 환경과 접촉할 때 느끼는 저항감, 즉 임피던스(Impedance)는 상호작용의 질을 결정하는 핵심 요소이다. 기어 감속비가 N:1인 강성 구동기의 경우, 모터 로터의 관성 모멘트는 감속비의 제곱(N^2)에 비례하여 출력단에 반사(Reflected Inertia)된다.7 이는 로봇 팔을 외부에서 움직이려 할 때 엄청난 힘이 필요함을 의미하며, 충돌 시 로봇이 ’돌덩이’처럼 느껴지게 만든다.

SEA의 스프링은 모터의 높은 반사 관성과 부하 사이를 기계적으로 분리(Decoupling)하는 역할을 한다. 고주파 대역의 외부 힘이 가해질 때, 관성이 큰 모터가 즉각적으로 반응하지 않더라도 스프링이 먼저 변형되면서 힘을 흡수한다. 결과적으로 출력단에서 느껴지는 임피던스는 모터의 관성이 아닌 스프링의 강성에 지배받게 되며, 이는 로봇이 매우 낮은 임피던스를 갖고 부드럽게 움직이는 ‘투명한(Transparent)’ 특성을 갖게 한다.1

2.2.2 기계적 로우패스 필터와 충격 내성

SEA는 본질적으로 2차 시스템(Second-order System)으로 모델링되며, 기계적인 로우패스 필터(Low-pass Filter)로 작동한다. 충돌과 같은 급격한 충격(Shock Load)은 고주파 성분을 포함하고 있는데, 강성 구동기에서는 이러한 충격이 기어의 치(Teeth)에 순간적인 과부하를 가해 파손을 일으킨다. 하지만 SEA에서는 스프링이 충격 에너지를 탄성 위치 에너지로 변환하여 잠시 저장함으로써, 충격 전달 시간을 지연시키고 피크 힘(Peak Force)을 획기적으로 낮춘다.7 이는 험지를 보행하거나 점프 후 착지해야 하는 로봇(예: Agility Robotics의 Digit, Disney의 Stuntronics)의 내구성을 보장하는 핵심 기술이다.9

2.2.3 대역폭(Bandwidth)의 트레이드오프

SEA 설계의 가장 큰 난제는 유연성과 제어 대역폭 간의 상충 관계(Trade-off)를 조율하는 것이다. 스프링 상수가 낮을수록(부드러울수록) 힘 측정의 분해능이 높아지고 충격 흡수 능력이 좋아지며 임피던스가 낮아지지만, 동시에 시스템의 고유 진동수(Natural Frequency)가 낮아져 빠른 위치 제어나 고주파 힘 제어 명령을 추종하는 능력이 떨어진다.2

  • 대변위 대역폭(Large Force Bandwidth): 큰 힘을 내기 위해서는 스프링을 많이 압축해야 하므로 모터가 더 많이 회전해야 한다. 이때 모터의 속도 한계(Velocity Saturation)로 인해 대역폭이 제한된다.

  • 소변위 대역폭(Small Force Bandwidth): 작은 힘의 변화나 위치 제어에서는 모터의 토크 제어 대역폭이 주된 제한 요소가 된다.

따라서 최적의 SEA 설계는 로봇이 수행할 작업의 주파수 특성(예: 보행 주기, 작업 속도)에 맞춰 스프링 강성을 선정하는 최적화 과정을 수반한다.12

2.3 SEA의 구조적 분류 (Topology)

SEA는 스프링의 위치와 힘 측정 방식에 따라 다양한 토폴로지로 구현된다.13

  • FSEA (Force-sensing SEA): 가장 일반적인 형태로, 스프링이 감속기 출력단과 부하 사이에 위치한다. 감속기의 마찰과 백래시를 제어 루프 내부로 포함시켜 보상할 수 있어 힘 제어 성능이 우수하다.
  • RFSEA (Reaction Force-sensing SEA): 스프링이 모터 하우징과 로봇의 프레임(고정체) 사이에 위치하거나, 감속기의 반작용력을 측정하는 구조이다. 가동부의 질량을 줄이고 배선을 단순화할 수 있는 장점이 있으나, 감속기 내부의 마찰이 출력 힘 측정에 오차를 유발할 수 있다.
  • TFSEA (Transmission Force-sensing SEA): 동력 전달 경로 상에 스프링을 배치하는 방식으로, 최근 MRI 호환 로봇 등 특수 목적을 위해 소형화된 설계에서 채택되고 있다.14

3. 가변 강성 구동기(VSA): 적응형 유연성의 구현

SEA가 ‘고정된’ 유연성을 제공한다면, 가변 강성 구동기(VSA)는 상황에 따라 강성을 실시간으로 조절할 수 있는 기능을 부여하여 SEA의 대역폭 제한 문제를 해결하고 적응성을 극대화한 시스템이다. VSA는 로봇이 안전을 위해 부드러워야 할 때와 정밀 작업을 위해 단단해야 할 때를 구분하여 기계적 특성을 변화시킨다.15

3.1 가변 강성의 필요성과 형태학적 이점

로봇의 이상적인 강성은 작업의 종류와 환경에 따라 달라진다. 고속 궤적 추종 시에는 높은 강성이 필요하지만, 미지의 물체를 파지하거나 인간과 근접 작업을 할 때는 낮은 강성이 유리하다. VSA는 이러한 모순된 요구사항을 하나의 하드웨어로 충족시킨다. 또한, 에너지 효율 측면에서도 VSA는 중요한 역할을 한다. 보행 로봇의 경우, 보행 속도나 지면의 특성에 따라 다리의 공진 주파수를 튜닝하여 에너지 소비를 최소화할 수 있다(Resonance Tuning).1

3.2 VSA 구현 메커니즘

VSA를 구현하는 기계적 방식은 매우 다양하며, 각 방식은 강성 조절 범위, 반응 속도, 에너지 효율 면에서 서로 다른 특성을 가진다.

3.2.1 길항 구동 방식 (Antagonistic Actuation)

인간의 근골격계에서 영감을 얻은 방식으로, 이두박근과 삼두박근처럼 두 개의 액추에이터가 관절을 서로 당기는 구조이다.18

  • 원리: 두 모터가 같은 방향으로 회전하면 관절의 위치가 변하고, 서로 반대 방향으로 힘을 가하면(Co-contraction) 내부 장력이 증가하여 관절의 강성이 높아진다.
  • 특징: 생체 모방적이며 제어가 직관적이나, 두 개의 모터를 사용하므로 무게와 부피가 증가하고 에너지 소비가 클 수 있다. 최근에는 공압 인공 근육(Pneumatic Artificial Muscles)을 이용한 길항 구동 방식도 연구되고 있다.19

3.2.2 기계적 구조 변경 방식

스프링의 유효 길이(Effective Length)나 지렛대(Lever)의 받침점(Pivot) 위치를 기계적으로 이동시켜 강성을 조절하는 방식이다.

  • DLR의 FSJ (Floating Spring Joint): 메인 모터 외에 강성 조절용 소형 모터를 추가하여, 캠(Cam)이나 슬라이더 메커니즘을 통해 스프링의 예압(Preload)이나 레버 비율을 변경한다.20
  • 특징: 강성 조절과 위치 제어를 독립적으로 수행할 수 있어 제어 전략 수립이 용이하다.

3.2.3 스마트 재료 및 유체 활용 (Advanced Materials)

2024-2025년의 최신 연구 흐름은 기계적 복잡성을 줄이기 위해 스마트 재료를 활용하는 방향으로 나아가고 있다.

  • 자성유체(Magnetorheological Fluid) 기반 VSA: 자기장의 세기에 따라 점도가 변하는 MR 유체를 이용하여 클러치 및 브레이크 모드를 구현, 유연한 토크 전달과 강성 제어를 동시에 달성한다.22
  • 재밍(Jamming) 메커니즘: 입자(Particle)나 레이어(Layer) 재밍 현상을 이용한다. 진공을 가하면 입자나 레이어 사이의 마찰이 급격히 증가하여 구조체가 단단해지는 원리로, 소프트 로보틱스 분야에서 특히 활발히 연구되고 있다.24 최근 연구에서는 체인 메일(Chain mail) 구조를 활용하여 진공 압력에 따라 강성을 382%까지 변화시키는 모듈형 VSA가 개발되기도 했다.25

3.3 폭발적 동작(Explosive Motion)의 생성

VSA의 가장 독보적인 기능 중 하나는 모터의 한계를 뛰어넘는 순간적인 파워를 생성하는 능력이다. 로봇은 에너지를 천천히 스프링에 축적했다가(강성을 낮춘 상태에서 변형을 크게 함), 임팩트 순간에 강성을 급격히 높이거나 기계적 락(Lock)을 해제하여 저장된 에너지를 한 번에 방출한다. 이를 통해 망치질, 공 던지기, 점프와 같은 폭발적인 동작을 모터의 정격 출력 이상으로 수행할 수 있다.15 DLR의 휴머노이드 ’neoDavid’는 이러한 원리를 이용하여 전동 공구 사용이나 타격 작업을 효과적으로 수행함을 입증하였다.26

4. 제어 전략 및 학습: Sim-to-Real의 가교

하드웨어적 유연성은 제어 관점, 특히 최근 로봇 공학의 주류가 된 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 제어에서 시뮬레이션과 현실 세계의 격차(Sim-to-Real Gap)를 줄이는 데 결정적인 역할을 한다.

4.1 하드웨어 유연성이 Sim-to-Real에 미치는 영향

시뮬레이션 환경에서 강체(Rigid Body) 간의 접촉을 모델링하는 것은 매우 까다롭다. 현실 세계의 미세한 변형, 마찰, 미끄러짐을 완벽하게 모사하기 어렵기 때문에, 시뮬레이션에서 학습된 정책(Policy)이 실제 로봇에서는 불안정하게 작동하거나 실패하는 경우가 많다.27

  • 물리적 스무딩(Physical Smoothing): SEA나 VSA와 같은 유연한 하드웨어는 접촉 시 발생하는 급격한 힘의 변화(Impact impulse)를 물리적으로 완화시킨다. 이는 시뮬레이션의 부정확한 접촉 모델이나 통신 지연(Delay)으로 인한 오차가 실제 로봇의 거동에 미치는 악영향을 줄여주며, RL 에이전트가 더욱 강건한(Robust) 정책을 학습할 수 있도록 돕는다.8
  • 연구 결과: 연구에 따르면, 유연한 관절을 가진 로봇은 강체 로봇보다 강화학습을 통한 보행 및 조작 작업의 학습 속도가 빠르고, 학습된 정책의 현실 적용 성공률(Zero-shot transfer)이 현저히 높게 나타난다.28

4.2 액추에이터 모델링의 진화: Actuator Nets

SEA의 복잡한 동역학(스프링의 진동, 히스테리시스 등)은 그 자체로 시뮬레이션의 난이도를 높이는 요인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근에는 ’Actuator Net’과 같은 데이터 기반 모델링 기법이 도입되었다.29

  • ANYmal의 사례: 스위스 ANYbotics와 ETH Zurich 연구진은 실제 SEA(ANYdrive)의 입출력 데이터를 대량으로 수집하여 심층 신경망(Deep Neural Network)을 학습시켰다. 이 ’Actuator Net’은 모터의 전기적 특성, 마찰, 스프링의 비선형성을 매우 정밀하게 예측하며, 이를 물리 시뮬레이터에 통합함으로써 Sim-to-Real 성능을 비약적으로 향상시켰다. 최근 연구에서는 이를 통해 에너지 효율을 32%까지 개선하는 성과를 거두었다.29

4.3 가변 임피던스 정책 학습 (Learning Variable Impedance)

단순한 위치나 토크 명령을 생성하는 것을 넘어, RL을 통해 작업 상황에 맞는 최적의 임피던스(강성 및 감쇠) 게인(Gain)을 실시간으로 학습하는 연구가 2024-2025년의 주요 트렌드이다.32

  • 적응형 전략: 로봇은 자유 공간에서 이동할 때는 낮은 강성으로 부드럽게 움직여 에너지를 절약하고, 정밀한 조립(Peg-in-hole)과 같이 접촉이 많은 작업(Contact-rich manipulation)에서는 강성을 높여 위치 정확도를 확보하는 전략을 스스로 터득한다.33 이는 VSA 하드웨어의 잠재력을 소프트웨어적으로 극대화하는 접근법이다.

5. 최신 로봇 시스템에서의 구현 사례 (2024-2025)

이론과 실험실을 넘어, SEA와 VSA 기술은 현재 상용화되거나 개발 중인 최첨단 로봇 플랫폼들의 핵심 경쟁력으로 자리 잡았다. 각 제조사는 자신들의 로봇 철학에 맞춰 독창적인 액추에이터 설계를 채택하고 있다.

5.1 4족 보행 로봇: ANYmal (ANYbotics)

ANYmal은 SEA 기술이 가장 성공적으로 상용화된 사례이다. 이 로봇의 관절인 ’ANYdrive’는 모터, 기어, 티타늄 스프링, 고해상도 인코더 및 전력 전자 장치가 완전히 통합된 모듈형 SEA이다.34

  • 설계 특징: ANYdrive의 탄성 요소는 충격에 대한 내성을 제공하여, ANYmal이 석유 굴착 시설이나 하수도와 같은 거친 산업 현장에서 낙하하거나 충돌하더라도 하드웨어를 보호한다.
  • 제어 통합: 앞서 언급한 Actuator Net 기반의 강화학습 제어를 통해, 복잡한 지형에서의 보행 안정성과 에너지 효율을 동시에 달성하고 있다. 이는 하드웨어의 유연성과 AI 기반 제어의 결합이 만들어낸 시너지의 전형이다.29

5.2 2족 보행 및 물류 로봇: Digit (Agility Robotics)

Agility Robotics의 Digit은 인간과 유사한 형태를 지향하면서도, 타조와 같은 다리 구조를 통해 수동적 역학(Passive Dynamics)을 극대화한 로봇이다.8

  • 수동적 역학 활용: Digit의 설계 철학은 제어의 개입을 최소화하고 기계적 시스템 자체가 보행의 리듬과 에너지를 관리하도록 하는 것이다. 다리에 내장된 스프링 구조는 보행 주기 동안 에너지를 저장하고 방출하며, 이는 배터리 수명을 연장하고 자연스러운 보행을 가능하게 한다.37
  • 상용화: Digit은 현재 GXO Logistics와 Amazon의 물류 센터에 투입되어 실제 물류 박스(Tote)를 운반하는 작업을 수행 중이며, SEA 기반의 유연한 제어를 통해 작업자와의 충돌 시에도 안전을 보장한다.38

5.3 휴머노이드 로봇: Apollo vs. Unitree H1 (접근 방식의 대조)

2024년과 2025년 휴머노이드 로봇 시장에서는 하드웨어적 유연성(SEA)과 소프트웨어적 유연성(QDD) 간의 흥미로운 경쟁이 관찰된다.

5.3.1 Apptronik Apollo: 선형 SEA의 혁신

NASA의 Valkyrie 로봇 개발 경험을 계승한 Apptronik의 Apollo는 인간의 근육 구조를 모방한 **선형 직렬 탄성 구동기(Linear SEA)**를 채택했다.40

  • 구조적 이점: 회전형 모터 대신 선형 액추에이터를 사용하여 관절을 구동함으로써, 인간과 유사한 힘의 작용선(Line of Action)을 구현하고 높은 힘 밀도를 달성했다. 이는 협동 로봇(Cobot)으로서 인간 작업자와 안전하게 섞여 일할 수 있는 물리적 기반을 제공한다.40
  • GR00T와의 결합: 최근 NVIDIA의 로봇 파운데이션 모델인 Project GR00T와 통합되어, 인간의 시연을 보고 학습하는 능력을 갖추었다. 이때 Apollo의 유연한 하드웨어는 학습된 동작을 안전하고 자연스럽게 수행하는 데 기여한다.42

5.3.2 Unitree H1: 준직구동(QDD)과 가상 유연성

반면, 중국 Unitree의 H1은 물리적 스프링을 제거하고, 감속비가 낮은 기어와 고토크 밀도 모터를 결합한 준직구동(Quasi-Direct Drive, QDD) 방식을 채택했다.43

  • 가상 스프링: H1은 기계적 스프링 대신 고속 전류 제어를 통해 소프트웨어적으로 ‘가상의 스프링’ 효과를 구현한다. 이는 기계적 구조를 단순화하고 제어 대역폭을 넓혀 백플립과 같은 고기동 동작을 가능하게 한다.43
  • 비교: QDD 방식은 제어 반응성이 뛰어나지만, 물리적 스프링이 없으므로 급격한 고주파 충격에 대한 하드웨어적 보호 능력은 SEA보다 떨어질 수 있다. 이는 각 로봇이 지향하는 목표(고기동성 vs. 안전 및 효율성)에 따른 설계 선택의 차이를 보여준다.

5.4 Disney Stuntronics: 극한의 동적 제어

디즈니의 Stuntronics 로봇은 공중에서 회전하고 자세를 제어하여 스파이더맨처럼 정확하게 착지하는 스턴트 로봇이다.10 이 로봇은 공중에서의 각운동량 보존 법칙을 이용해 회전 속도를 제어하며, 착지 시의 엄청난 충격을 견디기 위해 고도로 튜닝된 하드웨어적 유연성을 필요로 한다. 착지 순간 관절을 유연하게 만들어 충격을 전신으로 분산시키는 기술은 SEA와 VSA 기술의 예술적 적용 사례라 할 수 있다.45

6. 결론: 유연성, 로봇 진화의 필연적 방향

본 장의 분석을 통해 우리는 직렬 탄성 구동기(SEA)와 가변 강성 구동기(VSA)가 단순한 부품 기술이 아니라, 로봇을 딱딱한 산업용 기계에서 유연하고 지능적인 파트너로 진화시키는 핵심 동력임을 확인하였다.

  1. 안전과 효율의 물리적 기반: 하드웨어 레벨의 유연성은 소프트웨어 제어만으로는 극복할 수 없는 대역폭의 한계와 충격 내성 문제를 해결한다. 이는 로봇이 실험실을 벗어나 인간의 일상 공간으로 들어오기 위한 필수 조건이다.
  2. 형태학적 연산의 실현: SEA와 VSA는 로봇의 신체 구조 자체가 제어 루프의 일부로 기능하게 함으로써, 계산 부하를 줄이고 에너지 효율을 극대화하는 형태학적 연산을 구현한다. 이는 생체 모방 로봇 공학의 궁극적인 목표 중 하나이다.
  3. AI와의 융합: 강화학습과 같은 데이터 기반 제어 기법의 발전은 하드웨어적 유연성의 가치를 재조명하고 있다. 유연한 하드웨어는 시뮬레이션과 현실의 간극(Sim-to-Real Gap)을 메워주는 물리적 완충제 역할을 하며, 로봇이 스스로 환경에 적응하는 능력을 배가시킨다.

6.1 향후 전망 및 과제

앞으로의 연구는 SEA와 VSA의 소형화 및 고출력화에 집중될 것이다. 스프링으로 인한 부피 증가를 억제하기 위해 모터-감속기-스프링이 일체화된 고밀도 통합 모듈이 지속적으로 개발될 것이며, 티타늄이나 강철 스프링을 넘어 탄소섬유나 스마트 재료를 활용한 비선형 스프링 기술이 도입될 것이다. 또한, Apptronik Apollo와 Unitree H1의 사례에서 보듯, 물리적 유연성(SEA)과 제어적 유연성(QDD/Impedance Control)의 장점을 결합한 하이브리드 구동 방식이 더욱 확산될 것으로 전망된다.

특징강성 구동기 (Stiff Actuator)직렬 탄성 구동기 (SEA)가변 강성 구동기 (VSA)준직구동 (QDD)
핵심 요소모터 + 고감속 기어모터 + 기어 + 스프링모터 + 가변 스프링 기구고토크 모터 + 저감속 기어
힘 제어전류 기반 (오차 큼) 또는 로드셀스프링 변위 기반 (정밀함)스프링 변위 기반전류 기반 (양호함)
충격 내성낮음 (기어 파손 위험)매우 높음 (스프링 흡수)높음 (강성 조절 가능)중간 (낮은 관성으로 완화)
에너지 효율낮음높음 (에너지 저장/방출)매우 높음 (공진 튜닝)중간 (직구동 효율)
대역폭높음 (위치 제어 유리)제한적 (스프링 진동)가변적 (조절 가능)매우 높음
주요 사례산업용 로봇 팔ANYmal, Digit, ApolloDLR neoDavidUnitree H1, MIT Cheetah

표 4.4.3-1. 다양한 로봇 구동기 기술의 특성 비교

결론적으로, SEA와 VSA는 로봇에게 ’부드러운 힘’을 부여하는 기술이다. 이 기술적 진보는 로봇이 더욱 안전하게, 그리고 더욱 인간과 닮은 방식으로 우리 곁에 존재할 수 있게 하는 가장 강력한 물리적 기반이 될 것이다.

7. 참고 자료

  1. (PDF) Series elastic actuators for high fidelity force control, https://www.researchgate.net/publication/235285803_Series_elastic_actuators_for_high_fidelity_force_control
  2. Series Elastic Actuators for legged robots - SPIE Digital Library, https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/5422/0000/Series-Elastic-Actuators-for-legged-robots/10.1117/12.548000.pdf
  3. Evaluating Morphological Computation in Muscle and DC-Motor …, https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2016.00042/full
  4. The Morphological Computation Principles as a New Paradigm for …, https://www.iris.sssup.it/retrieve/dd9e0b31-c18e-709e-e053-3705fe0a83fd/The%20Morphological%20Computation%20Principles%20as%20a%20New%20Paradigm%20for%20Robotic%20Design.pdf
  5. Forced Servoing of a Series Elastic Actuator Based on Link-Side …, https://www.mdpi.com/2076-0825/12/3/126
  6. Series Elastic Actuators in Robotics - Emergent Mind, https://www.emergentmind.com/topics/series-elastic-actuators-seas
  7. Series Elastic Actuators - Intelligent Robots and Systems 95. ’Human …, https://www.cs.cmu.edu/~cga/legs/jh1c.pdf
  8. Series Elastic Actuators, https://mime.engineering.oregonstate.edu/research/drl/_documents/hurst_2020.pdf
  9. Our Solution - Agility Robotics, https://www.agilityrobotics.com/solution
  10. Stuntronics - Walt Disney Imagineering, https://sites.disney.com/waltdisneyimagineering/stuntronics/
  11. Design and Analysis of Series Elasticity in Closed-loop Actuator …, https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/54838/45993503-MIT.pdf;sequence=2
  12. Robust Optimal Design of Energy Efficient Series Elastic Actuators, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6684305/
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