KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀

신개념 사족보행 로봇 독자 개발

모래사장서 초속 3m로 고속보행

다양한 지반 종류에 스스로 적응

향후 3년 내 본격 상용화 도전

KAIST 기계공학과 황보제민(왼쪽 네번째) 교수 연구팀과 사족보행 로봇 ‘라이보’ [KAIST 제공]
KAIST 기계공학과 황보제민(왼쪽 네번째) 교수 연구팀과 사족보행 로봇 ‘라이보’ [KAIST 제공]
‘라이보’가 모래사장을 달리는 모습 [KAIST 제공]
‘라이보’가 모래사장을 달리는 모습 [KAIST 제공]

발이 푹푹 빠지는 모래사장에서 사람보다 더 빠른 초당 3m의 속도로 거침없는 질주를 선보인다. 인공지능(AI) 기술을 접목해 다양한 환경에 스스로 적응하는 신개념 사족 보행로봇이 국내 연구진에 의해 독자 개발됐다.

한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

연구팀은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다.

또한 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응하여 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보이는 등 변화하는 지형에서의 견고성을 입증했다.

이번 연구성과는 로봇 분야 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 1월 출판됐다.

보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용되어 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다.

하지만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 매우 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 변형하는 지형을 극복하는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터는 유사한 접촉 경험을 제공해야 한다.

연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다.

또한 로봇의 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용함으로써 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.

학습이 완료된 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 ‘라이보’에 탑재됐다. 연구팀의 시뮬레이션 결과 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03m/s의 고속 보행을 선보였다. 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용되었을 때도 지반 특성에 적응하여 안정하게 주행할 수 있다는 것이 연구팀의 설명이다.

연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓힘으로써 로봇이 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.

황보제민 교수는 “이 로봇은 군용으로 정찰이나 군수물자 이동 임무와 해변 감시에 활용할 수 있다”면서 “향후 3년 내 본격 상용화가 가능할 것으로 예상한다”고 말했다. 구본혁 기자


nbgkoo@heraldcorp.com