Chef Robotics, NVIDIA Isaac Stack을 활용해 식품 조작 로봇을 구축

Chef Robotics가 2026년 10월 7일에 발표했다, NVIDIA의 로보틱스 개발 스택 위에 식품 조작 로봇 시스템을 구축하고 있으며, 시뮬레이션 및 디지털 트윈 작업을 위해 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 기반으로 하는 NVIDIA Isaac Sim을 채택하고, GPU 가속 모션 플래닝을 위해 NVIDIA cuMotion을 사용하고 있다고 밝혔다.

회사는 자신들을 확장 가능한 물리 AI 식품 로보틱스 솔루션을 최초로 상용화한 기업이라고 설명하면서, 이 스택이 로봇 개발 및 배치를 가속화하고 생산 현장에서의 신뢰성을 유지하도록 설계되었다고 말했다. Chef Robotics는 또한 고객 현장에 시스템을 배치한 결과 노동 생산성이 최대 60%까지 향상되었다고 보고했다.

발표에 따르면, 식품은 물리적 세계에서 가장 까다로운 조작 환경 중 하나이다. 재료는 변형 가능하고, 습기이며, 변동성이 크며, 생산 라인은 차갑고 혹독한 조건에서 높은 처리량으로 가동되고, 식품 제조는 만성적인 인력 부족에 직면해 있다. 이러한 조건에서도 신뢰성 있게 작동하는 로봇 시스템을 설계하고 새로운 배치를 신속히 가동하려면 산업 수준의 시뮬레이션과 고성능 모션 플래닝이 필요하다고 회사는 밝혔다.

Isaac Sim을 활용한 시뮬레이션 및 디지털 트윈

Chef Robotics는 오픈 Isaac Sim 프레임워크를 사용해 로봇 작업 셀과 고객 생산 라인의 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 구축한다. 새로운 구성은 배포 전에 가상 환경에서 설계·시뮬레이션·검증되며, 이를 통해 회사는 고객 시설 전반에 걸친 다양한 재료, 용기, 도구 및 라인 레이아웃에 대해 셀을 스트레스 테스트할 수 있다. 회사는 이 접근 방식이 설계 단계에서 현장 배치까지의 시간을 단축한다고 말했다.

NVIDIA는 Isaac Sim을 Omniverse 라이브러리를 기반으로 한 오픈 소스 레퍼런스 프레임워크로 설명하며, 로보틱스 시뮬레이션, 테스트 및 물리 기반 가상 환경에서의 합성 데이터 생성을 지원한다. NVIDIA 개발자 문서에 따르면, 이 프레임워크는 컴퓨터 지원 설계 파일, Unified Robot Description Format 모델 또는 실제 촬영 데이터를 받아 USD로 변환하고, 이후 개발자는 재질을 할당하고 물리를 활성화하며 로봇 및 센서 모델을 구성하여 씬을 구성한다. 이 프레임워크는 제어 가능한 합성 데이터 생성을 지원하며, NVIDIA의 Cosmos 세계 기반 모델로 보강할 수 있고, 인식 및 이동성 스택을 시뮬레이션에서 학습시키고 소프트웨어‑인‑더‑루프 또는 하드웨어‑인‑더‑루프 테스트를 통해 평가할 수 있다. NVIDIA는 프레임워크가 완전히 확장 가능하다고 밝혀, 개발자는 맞춤형 OpenUSD 기반 시뮬레이터를 구축하거나 기존 테스트·검증 파이프라인에 기능을 통합할 수 있다. NVIDIA에 따르면 Isaac Sim은 무료로 사용할 수 있으며, Apache 2.0 라이선스로 오픈 소스이며 GitHub에서 제공된다.

cuMotion을 활용한 모션 플래닝

모션 플래닝을 위해 Chef Robotics는 복잡하고 다양한 식품 생산 환경에서 작업하는 로봇을 위해 빠르고 충돌 없는 궤적을 생성하는 cuMotion을 사용한다. 회사는 이를 통해 시스템이 생산 현장에서 로봇이 수행하는 조각 선택, 다중 투입 조립부터 협조적인 다중 로봇 라인에 이르는 다양한 작업에 대해 동작을 효율적으로 계획하고 적응할 수 있다고 밝혔다.

NVIDIA는 cuMotion을 로보틱스를 위한 고성능 모션 생성 라이브러리로 설명하며, 주로 조작에 초점을 맞추고 전체에 GPU 가속을 적용한다. 문서화된 기능에는 운동학 및 역운동학, 충돌 인식 역운동학, 충돌 인식 그래프 기반 경로 계획, 충돌 인식 궤적 최적화 및 엔드‑투‑엔드 모션 생성, RMPflow 수학 프레임워크를 통한 반응 제어, 구성 공간 또는 작업 공간에서 경로에 대한 시간 최적 궤적 생성, 폐쇄 메쉬를 구형 집합으로 근사하는 충돌 구 생성, 그리고 깊이 이미지 스트림에서 로봇 팔의 기여를 제거하는 로봇 세분화가 포함된다. 자유도 수에 관계없이 로봇을 지원하며, 이 라이브러리는 C++로 구현되고 완전한 Python 바인딩을 제공한다.

프로젝트 저장소에 따르면, cuMotion은 이전 NVIDIA 라이브러리 두 개인 Lula와 cuRobo에서 파생되었다. Lula는 Isaac Sim의 일부로 수년간 제공되었으며 완전히 통합되었고, cuRobo는 NVIDIA Research에서 개발한 라이브러리로, 충돌 인식 역운동학 및 궤적 최적화 알고리즘이 최적화되고 강화된 구현 형태로 cuMotion에 포함된다. 저장소는 또한 cuMotion이 곧 Isaac ROS cuMotion 및 Isaac ROS의 조작 레퍼런스 워크플로우를 위한 모션 생성 백엔드로 사용될 것이라고 명시한다. 현재 릴리스는 Turing 세대 이상의 NVIDIA GPU가 탑재된 x86 기반 Linux 및 Windows 컴퓨터와 Jetson Orin, Jetson Thor, DGX Spark를 지원한다.

“음식은 물리적 세계에서 가장 어려운 조작 문제 중 하나이며, 이를 해결하려면 세계 수준의 AI와 세계 수준의 엔지니어링 도구가 모두 필요합니다,” 라고 Chef Robotics의 설립자이자 CEO인 Rajat Bhageria가 말했다. “NVIDIA의 로보틱스 스택을 기반으로 하면 우리 팀이 더 빠르게 움직일 수 있습니다 — 가상 환경에서 시스템을 설계·시뮬레이션·검증한 뒤, 실제 생산 시설에 자신 있게 배포할 수 있습니다.” Bhageria는 이 스택을 회사가 식품 산업 전반에 물리 AI를 확장하는 핵심 요소로 설명했다.