[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 주변환경을 스스로 인식해 걷기와 달리기, 점프 등 가장 적합한 보행방식을 선택하는 사족보행 로봇을 개발했다.

한국과학기술원(카이스트·KAIST)는 기계공학과 박해원 교수팀이 하나의 제어기로 다양한 보행기술을 자유롭게 선택·전환하며 야외환경서 안정적이고 빠르게 이동할 수 있는 사족보행 로봇 핵심 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

사족보행 로봇은 네 개의 다리로 움직여 바퀴형 로봇보다 험한 지형에 유리하지만 실제 야외에서는 계단과 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 다양한 장애물이 연속적으로 나타나 속도와 안정성을 동시에 확보기 어렵다. 또 기존 기술로는 걷기와 달리기, 점프 등을 각각 별도의 제어기로 구현해야 해 환경변화에 맞춰 자연스럽게 전환하는 데 한계가 있었다.

이번에 연구팀은 '행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습(APT-RL)' 제어기술을 개발해 기존 문제를 해결했다. 이 기술은 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행기술을 미리 학습한 뒤 실제 환경에서는 주변지형에 맞춰 가장 적합한 움직임을 스스로 선택토록 설계됐다.

이를 위해 연구팀은 실제 사람이나 동물의 움직임을 촬영하는 모션캡처 없이 컴퓨터 시뮬레이션만으로 15.5시간 분량의 학습 데이터를 단 8분 만에 생성했다. 생성된 데이터는 로봇의 기본 운동능력을 학습하는 데 활용됐고 여기에 로봇 동역학과 궤적 최적화기법을 융합했다.

이 방법은 모션캡처(Motion Capture·사람이나 동물의 움직임을 센서로 기록하는 기술)에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행기술을 학습시킬 수 있다.

이어 강화학습을 적용해 계단과 단차, 틈, 디딤돌 등 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행기술을 스스로 선택토록 했고 입체정보 수집용 깊이 카메라와 라이다를 결합해 주변환경과 목표 속도를 실시간으로 인식한 뒤 최적의 보행전략을 결정토록 구현했다.

연구팀은 개발한 제어기술을 자체 개발한 사족보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 적용해 실내 장애물 코스와 학교 캠퍼스, 숲길 등 실내외서 검증 시험을 진행했다.

시험 결과, KAIST 하운드는 계단과 잔디, 경사로가 있는 도시 환경뿐 아니라 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽길 등 자연 지형에서도 상황에 따라 걷기와 달리기, 점프를 실시간으로 전환하며 안정적으로 이동했다.

특히 장애물이 있는 험지에서는 순간 최고 초속 6m, 시속 약 22㎞의 속도를 기록해 실제 야외에서도 빠른 이동성과 안정성이 입증됐다.

이는 이 로봇이 지형과 목표 속도에 따라 트롯과 바운드 보행을 스스로 선택·전환하고 걷기와 달리기, 점프, 단차 극복 등 다양한 운동 기술을 하나의 제어기에서 통합적으로 수행할 수 있는 능력이 갖췄기 때문이다.

연구 성과는 로봇 분야 최고 권위 학술지인 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 7월호 표지 논문으로 선정돼 15일(미국 동부시간) 게재됐다. 연구논문은 강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소)과 KAIST 기계공학과 박재현 박사과정이 공동 제1저자로 참여했고 박해원 교수와 고려대 홍승우 교수가 공동 교신저자를 맡았다.

박해원 교수는 "이번 연구는 사족보행 로봇이 실내외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고 상황에 맞는 보행 전략을 스스로 선택·전환할 수 있음을 입증한 성과"라며 "재난현장과 국방, 산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 인공지능(AI) 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 크게 넓힐 것으로 기대한다"고 말했다


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