"걷기·뛰기·점프 스스로 판단" 사족보행 로봇 기술 진화

살아 있는 동물처럼 주변 환경을 인식해 판단, 걷기·뛰기·점프가 가능한 사족보행 로봇 기술이 구현됐다. 로봇이 하나의 고정된 보행 방식에 함몰되지 않고, 여러 보행 동작을 하나의 제어기에서 유연하게 전환해 복잡한 장애물과 변화하는 야외 환경에서도 실시간 대응할 수 있는 점은 기존 사족보행 로봇 제어기술과 구별된다.

APT-RL를 적용한 사족보행 로봇 'KAIST 하운드'가 야외에서 계단과 장애물을 넘나들고 있다. KAIST

KAIST는 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 험지 등 실제 야외 환경에서 신속·안정적으로 이동할 수 있는 사족보행 로봇 핵심 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

사족보행 로봇은 4개의 다리로 움직이는 덕분에 바퀴로 이동하는 로봇보다 험지에서 활동하기가 수월하다. 하지만 야외에서는 계단, 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 장애물이 언제 어디서든 보행을 방해할 수 있어 단순히 빠르게 걷거나 달리는 능력만으로는 원활한 이동이 어렵다.

실제 기존 사족보행 로봇의 경우 평지를 빠르게 달리거나 단순 장애물을 넘는 성능은 우수했지만, 복합적인 장애물이 놓인 야외 환경에서는 속도와 안정성을 확보하는 데 한계가 따랐다.

무엇보다 걷기·달리기·점프 등 보행기술을 개별적으로 제어해야 하는 탓에 환경변화에 민첩하게 대응하기 어려웠다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 '행동 사전학습 기반의 트랜스포머 강화학습(Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning·APT-RL)' 제어기술을 개발했다. 이 기술은 로봇이 걷기·달리기·점프 등 다양한 보행 기술을 사전에 학습한 후 실제 환경에서 자율적으로 행동유형을 조합·전환할 수 있게 한다.

APT-RL 제어기술 운영 체계도. KAIST

APT-RL 개발 과정에서 연구팀은 실제 사람 또는 동물의 움직임을 촬영하지 않고, 컴퓨터 시뮬레이션만으로 다양한 기술을 담은 학습데이터(15.5시간 분량)를 8분 만에 생성했다.

생성된 데이터는 사족보행 로봇의 기본 운동능력 학습에 활용됐다. 학습하는 과정에는 로봇의 움직임 원리를 수학적으로 표현한 '로봇 동역학' 모델과 효율적인 이동 경로를 계산하는 '궤적 최적화' 기법이 적용돼 기존보다 빠르고 효율적인 보행 기술 학습을 가능케 했다.

또 시행착오를 반복하면서 최적의 행동을 스스로 학습하는 '강화학습'을 적용해 계단·단차·틈·디딤돌 등 3차원 지형에서도 상황별 보행기술을 스스로 선택·전환할 수 있게 하고, 물체까지의 거리를 측정해 입체 정보를 얻는 '깊이 카메라(Depth Camera)'와 레이저를 이용해 주변 환경을 3차원으로 측정하는 '라이다(LiDAR)'를 결합해 기술적 완성도를 높였다.

이를 통해 사족보행 로봇은 주변 환경과 목표 속도를 실시간 인식, 가장 적합한 보행 전략을 스스로 선택할 수 있게 됐다고 연구팀은 설명했다.

APT-RL의 가장 큰 특징은 걷기·달리기·점프 등 각종 보행기술을 하나의 제어기 안에서 자율적으로 선택·전환해 외부 환경 변화에 실시간 대응할 수 있게 한 점이다.

(왼쪽부터) 박재현 KAIST 박사과정생, 박해원 KAIST 교수, 홍승우 고려대 교수, 강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소). KAIST

연구팀은 APT-RL을 사족보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 탑재해 성능을 검증하는 과정도 거쳤다. 실험은 실내 장애물 코스와 KAIST 캠퍼스 그리고 숲길 등 실제 야외 환경에서 진행됐다. 이 결과 KAIST 하운드는 계단, 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽 길 등 비정형적인 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 기술을 실시간으로 전환해 이동하는 안정적인 행동 양상을 보였다.

특히 장애물이 포함된 험지에선 순간 최고 초속 6m(시속 22㎞)를 기록해 실제 야외 환경에서도 빠른 이동성과 안정성 확보가 가능하다는 것을 입증했다.

박 교수는 "APT-RL은 기본 보행 기술 학습과 강화학습을 결합해 사족보행 로봇이 계단·단차·틈·숲길 등 다양한 외부 환경에서 행동유형을 스스로 선택·조정할 수 있게 하는 기술"이라며 "연구팀은 향후 이 기술이 사람이 근접하기 어려운 재난 현장, 국방 임무, 산업시설 점검 등 험지에서 피지컬 AI 기반의 보행 로봇 분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

한편 이번 연구에는 강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소 소속)과 KAIST 기계공학과 박재현 박사과정이 공동 제1 저자, 박 교수와 홍승우 고려대 교수가 공동 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 로봇 분야 국제학술지 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)' 7월호 표지 논문으로 선정·출판됐다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr