[과학] 모래사장 거침없이 달리는 KAIST '라이보' 로봇

민첩하고 견고하게 보행하는 사족 로봇 제어기술 개발
풀밭·육상트랙 등 지반 특성 적용해 안정적 주행 가능

제시된 제어기의 다양한 지반 환경에 대한 적응력 모습. KAIST 제공

KAIST 연구진이 모래사장이나 에어 매트리스 등 변형하는 지형에서도 민첩하고 안정적으로 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다.

KAIST는 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래 등 입상 물질로 이뤄진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.

KAIST 기계공학과 황보제민 교수

황보 교수 연구팀이 개발한 기술은 사전 정보 없이 다양한 지반 종류에 스스로 적응하며 보행하는 데 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다.

강화학습은 임의 상황에서 여러 행동 결과 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 필요한 데이터 양이 방대해 실제 환경의 물리적 현상과 닮은 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 사용되고 있지만 시뮬레이션 환경과 실제 환경이 다를 상황에선 학습 기반 제어기 성능이 떨어질 수밖에 없다.

연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했다. 또 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이해 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했다.

연구팀은 로봇 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용해 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했다.

연구팀은 학습이 완료된 제어기를 직접 제작한 로봇 '라이보'에 탑재한 결과 발이 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 초속 3.03m의 고속 보행을 선보였다. 추가 작업 없이 풀밭이나 육상트랙, 단단한 땅에 적용했을 때도 지반 특성에 적용해 안정적으로 주행했다. 또 에어 매트리스에서 초당 90도로 회전하며 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경에도 극복하며 빠른 적응력을 보였다.

연구팀이 개발한 시뮬레이션과 학습 방법론은 다양한 로봇이 극복할 수 있는 지형 범위를 넓혀 로봇이 실제 임무를 수행하는 영역을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.

KAIST 기계공학과 최수영 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 게재됐다.

최수영 연구원은 "학습 기반 제어기에 실제 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다"며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다"고 설명했다. 임효인 기자