"로봇이 탁구하며 백스핀 샷도 날리네" 스포츠 로봇 '성큼'

美 MIT 김상배 교수 연구팀 실험 결과 발표
최대 19㎧로 3개 유형 스윙 88% 적중률 보여
구글 딥마인드 데이터 학습…기술 연구 활발

[이데일리 김범준 기자] 빠른 공을 주고받으며 사람과 함께 구기 게임을 하거나 모방 학습을 통해 훈련을 시켜주는 ‘스포츠 로봇’ 연구개발이 활발히 이뤄지면서 조만간 상용화가 이뤄질 전망이다.

미국 매사추세츠 공대(MIT) 김상배 교수 연구팀이 개발한 ‘탁구 로봇’이 백 스핀으로 탁구공을 받아치는 모습을 고속 모션 캡처 카메라로 촬영한 모습.(사진=MIT News)

26일 미국 매사추세츠 공대(MIT) 소식지에 따르면, 김상배 MIT 생체모방 로봇연구소장(기계공학부 교수) 연구팀은 사람과 탁구공을 주고받으며 랠리나 게임을 할 수 있는 이른바 ‘탁구 로봇’을 개발해 실험에 나섰다. 연구진은 이달 미국 전기전자공학자협회(IEEE)가 개최한 ‘ICRA 2025’에서 실험 결과를 논문으로 발표했다.

탁구 테이블 한쪽 끝에 고정된 다중 관절 로봇 팔은 날아오는 탁구공 상황에 맞춰 연결된 라켓을 휘두르며 다양한 스윙을 선보인다. 가운데와 양쪽 사이드 등 노린 방향으로 공을 리턴을 하거나, 톱스핀과 백스핀 기술뿐만 아니라 강한 스파이크(스매싱)도 구사한다.

연구팀에 따르면 이 탁구 로봇은 테스트에서 150개의 공을 루프(톱스핀) 스트라이크 88.4%, 찹(백스핀) 89.2%, 드라이브(스트레이트 온) 87.5% 등 세 가지 스윙 유형에서 평균 약 88%의 적중률로 받아쳤다. 로봇의 탁구공 타격 속도는 평균 초속 11m, 최대 초속 19m를 기록했다.

이는 로봇의 타격 속도가 사람의 최고 속도에 근접하고, 다른 탁구 로봇들보다 빠르다는 설명이다. 탁구 선수들의 리턴볼 속도는 초속 21~25m 수준으로 알려져있다. 연구팀은 로봇의 활동 반경과 민첩성을 키워 더욱 다양한 샷으로 리턴볼을 구사할 수 있도록 연구를 이어가고 있다.

연구팀은 수학과 물리학의 원리를 바탕으로, 로봇 팔이 특정 유형의 스윙으로 들어오는 공을 치기 위해 적절한 속도와 방향을 예측하는 제어 알고리즘을 개발했다. 컴퓨터 3대를 사용해 여러 대의 고속 카메라를 통한 이미지를 동시에 처리하고, 고대역폭 예측 제어 시스템으로 공의 실시간 상태를 추정한다.

날아오는 공의 속도와 궤적을 빠르게 추정하면 모터가 즉각 반응해 여러 스윙 유형 중 하나를 실행하도록 명령한다. 공을 어떻게 어디로 칠지 예측하는 제어 알고리즘을 시스템에 통합했다. 테이블 위의 목표 위치를 설정하고, 다양한 스핀으로 공을 정확하게 보내거나 같은 위치로 공을 계속 보낼 수 있다.

(사진=MIT Table Tennis Robot 유튜브 캡처)

다만 현재 실험 모델은 테이블에 고정하는 방식이기 때문에 이동성과 도달 거리가 제한적이다. 연구팀은 탁구 로봇의 속도와 반응성을 향상시키고 다리 또는 바퀴 형태 지지대에 부착해, 로봇이 스스로 움직이며 더욱 넓은 범위에서 다양한 샷을 구사할 수 있도록 한다는 계획이다.

데이비드 응우옌 연구원은 “로봇이 사람과 같은 수준의 운동 능력에 도달하도록 하는 게 이번 프로젝트 목표 중 하나”라며 “탁구공은 정확해야 하지만 300㎳(1000분의 1초) 이내에 타격해야 한다. 로보틱스 측면에서 느리지만 정밀한 조작과, 시스템 교란에 적응하는 동적 이동에서 균형을 갖춰야 한다”고 설명했다.

최근에는 일본 전자업체 옴론(Omron)과 미국 인공지능(AI) 기업 구글 딥마인드에서 다양한 탁구 데이터를 학습해 다양한 스트로크와 샷에 대한 로봇의 성능을 향상 시켰다. 탁구 외에도 사람과 다양한 스포츠 게임을 하거나 플레이 개선 등 훈련을 위한 로봇 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 스포츠 로봇은 고속 머신 비전, 민첩한 모터 및 액추에이터, 정밀한 매니퓰레이터 제어, 정확한 실시간 예측, 게임 전략의 고급 계획 등 복잡한 기술 조합이 요구된다.

켄드릭 칸시오 연구원은 “스포츠 로봇은 게임 환경에서 상대가 하는 동작을 모방해 사람이 플레이하고 개선하는 데에 도움이 될 수 있다”면서 “다양한 기술로 유용한 일을 할 수 있는 휴머노이드 로봇 등 보다 일반적인 시스템에서 활용될 수 있는 연구를 지속 중”이라고 말했다.

김범준 (yolo@edaily.co.kr)