눈 감고도 계단 오르내리는 4족보행 로봇

카이스트 연구진, 인공지능 기반 기술 개발
시각·촉각센서 없이 다양한 지형 거뜬 이동
연기 자욱한 화재 등 재난현장에 유용할 듯

카이스트 연구진이 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 넘어지지 않고 이동할 수 있는 ‘블라인드 보행’ 로봇 기술을 개발했다. 카이스트 동영상 갈무리

칠흑같은 밤이나 연기 자욱한 재난 현장 등에서 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 넘어지지 않고 이동할 수 있는 ‘블라인드 보행’ 로봇 기술이 개발됐다.

카이스트 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 정상적인 보행이 가능한 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

연구진은 ‘드림워크(DreamWaQ)’로 명명한 이 제어 시스템을 사족보행 로봇에 탑재하면 다양한 형태의 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있다고 밝혔다.

연구진에 따르면 기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 그러나 이 기술은 주변 환경을 인지할 수 있는 능력에 많이 의존한다.

반면 카이스트 연구진이 개발한 것은 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반을 둔 것으로, 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 연구진은 "학습된 내용을 실제 로봇에서 잘 작동하기 위한 별도의 튜닝 과정도 필요 없어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있다"고 밝혔다.

드림워커 로봇은 자기 몸 높이의 3분의 2나 되는 턱도 거뜬히 통과했다. 카이스트 동영상 갈무리

연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 지면의 정보와 로봇의 상태를 추정한다. 정책 네트워크는 이 정보를 토대로 최적의 제어 명령을 내린다.

연구진은 1시간 정도의 학습 과정을 거치면 주변 지형을 보지 않고도, 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 빠르게 비교해 적합한 제어 명령을 로봇의 모터에 전달한다고 밝혔다.

드림워크 기술이 탑재된 사족보행로봇 드림워커와 연구진. 왼쪽부터 명현 교수, 이 마데 아스윈 나렌드라, 유병호, 오민호 박사과정생. 카이스트 제공

보행 능력 실험 결과 드림워커 로봇은 이 기술을 이용해 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스, 나무뿌리나 자갈이 많은 야외 지형 등에서 몸체 높이의 3분의 2나 되는 턱도 무난히 통과했다고 연구진은 덧붙였다. 실험에서 로봇이 보인 보행 속도는 초당 0.3~1.0m였다.

연구진은 드림워크 기술은 카메라나 라이다 등을 사용하지 않기에, 기상 조건이나 밤낮의 영향을 받지 않고 연기나 안개가 낀 곳에서도 보행이 가능해 재난 환경에 투입되는 로봇에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대했다.

연구진은 5월 말 영국 런던에서 열리는 국제로봇및자동화회의(ICRA)에서 드림워크 기술을 발표할 예정이다.

곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr