‘모래사장·풀밭 거침없이 달린다’...카이스트, 고속보행로봇 ‘라이보’ 개발

국내 연구진이 모래사장이나 풀밭 등 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다. 사족 보행 로봇이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.

사족보행로봇 ‘라이보’가 해변가를 달리는 모습. 카이스트 제공

카이스트(한국과학기술원·KAIST) 황보제민 기계공학과 교수 연구팀은 이같은 기술을 탑재한 로봇 ‘라이보’를 개발했다고 26일 밝혔다.

황보 교수 연구팀은 해변 등 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션했다. 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입했다.

학습된 신경망 제어기는 해변 모래사장에서의 고속 이동과 에어 매트리스 위에서의 회전을 선보였다. 로봇 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망은 암시적으로 지반 특성을 예측한다.

이 제어기는 연구팀이 직접 제작한 로봇 ‘라이보’에 탑재됐다. ‘라이보’는 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03㎧의 고속 보행을 선보였다. 에어 매트리스에서 초당 약90°(1.54㎮)의 회전을 안정적으로 수행했다. 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행했다. 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경도 극복하며 빠른 적응력을 입증했다.

모래사장 해변 등 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 ‘라이보’를 개발한 카이스트 황보제민 기계공학과 교수(뒷줄 두 번째) 연구팀. 카이스트 제공

연구팀은 “지면을 강체로 간주한 제어기와의 비교를 통해 학습 간 적합한 접촉 경험을 제공하는 것의 중요성을 드러냈다”며 “제안한 순환 신경망이 지반 성질에 따라 제어기의 보행 방식을 수정한다는 것을 입증했다”고 설명했다.

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

최수영 연구원은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다ˮ 라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다ˮ 라고 말했다.

이번 연구는 미국과학진흥회가 발간하는 국제학술지 사이언스가 창간한 로봇전문학술지 ‘사이언스 로보틱스’ 1월호에 게재됐다.

대전=강은선 기자 [e-mail]