ROS Discourse
[GSoC 2026] ros2_control을 위한 Physical AI 추론 및 궤적 업스케일링
ACT·확산 정책(diffusion policy)·시각-언어-행동 모델(VLA) 등 학습 기반 조작 정책은 20~50 Hz로 관절 목표값을 출력하고 50~500 ms마다 재계획하지만, 하드웨어 제어 사이클은 500 Hz~2 kHz의 명령을 필요로 한다. 희소 경유점을 그대로 전달하면 새 경유점마다 속도 불연속과 가속도 급등이 발생한다. 이 GSoC 2026 프로젝트는 ros2_controllers 내에서 이 간격을 세 단계로 해소하는 구현을 제출했다. 궤적 교체 블렌딩 개선을 통해 기존 JTC(Joint Trajectory Controller)가 새 궤적 수신 시 이전 궤적을 즉시 폐기하던 방식을 변경, 두 궤적을 수신 시점에 접합(prefix·bridge·suffix)하는 방식으로 대체했다. 전체 구현은 7자유도 AgileX Nero 로봇에서 하드웨어 실증으로 검증됐다.
큐레이터검증이 7자유도 AgileX Nero 단일 플랫폼에서만 이뤄졌으므로, 다른 자유도 구성이나 하드웨어에서의 블렌딩 안정성은 별도 확인이 필요하다; GSoC 제출물인 만큼 ros2_controllers 메인라인 병합 여부는 이후 리뷰 과정에 달려 있다.