“AI로 모터 전류 읽는다” 자연모사 보행 로봇 제어 기술 개발

숭실대 배원규 교수 연구팀이 고가의 각도 센서(엔코더) 없이 AI를 활용해 다족 보행 로봇을 정밀 제어하는 기술을 구현한 모습. 사진=숭실대

고가의 장비 없이 다족 보행 로봇을 정밀하게 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 예측 제어 기술이 개발됐다.

숭실대학교 전기공학부 배원규 교수 연구팀(제1저자 최원칠, 공동저자 정회진, 우상윤, 박소윤)은 생명체의 보행 메커니즘을 모사한 '클란 링키지(Klann linkage)' 구조를 활용해 단일 구동축만으로도 복잡한 다리 궤적을 만들어내는 시스템을 고안했다. 여기에 핵심 기술인 시계열 예측 AI 모델(ALSTM)을 도입하여 고가의 각도 센서 없이 저렴한 DC 모터의 '전류 변화(Current signatures)' 데이터만으로 관절 각도를 실시간 정밀하게 예측하는 데 성공했다.

이러한 연구 내용은 전기공학 분야의 국제 저명 학술지인 'Journal of Electrical Engineering & Technology' 최신호에 게재됐다.

연구팀에 따르면 재난 구조, 험지 탐사, 국방 등 다양한 산업에서 다관절 다족 보행 로봇의 수요가 증가하고 있다. 하지만 기존 제어 시스템의 경우 고가 브러시리스 DC(BLDC) 모터와 다자유도(multi-DOF) 구동을 위한 다수의 피드백 센서에 의존해야 했다. 이는 로봇의 제작 단가를 크게 높일 뿐만 아니라 복잡한 배선 및 시스템 무게 증가로 이어져 상용화에 큰 걸림돌이 됐다.

이번 연구는 자연모사공학자인 배 교수 주도 아래 다족 보행 로봇의 상용화를 가로막던 비용, 복잡성 문제 등을 자연모사적 접근과 첨단 AI의 융합으로 해결했다는 점에서 조명을 받고 있다.

연구팀이 개발한 프로세스 특징으로 AI 기반의 정밀도 향상을 꼽을 수 있다. 각도 데이터의 주기성을 반영한 새로운 평가지표(Circular MSE, Circular MAPE)를 도입하여 AI 모델을 학습시킨 것이 포인트다. 이러한 가운데 어텐션 기반의 LSTM(ALSTM) 모델이 가장 뛰어난 각도 예측 정확도를 달성했다.

아울러 획기적인 원가 절감 및 경량화도 특징으로 꼽힌다. 모터 부하에 따른 전류 변화를 저가의 전류 센서 하나로 포착하여 각도 변환을 이루는 것이 핵심이다. 덕분애 기존 고가 센서와 복잡한 배선을 완전히 대체할 수 있다는 것이 연구팀 설명이다.

배원규 교수는 “이번 연구는 생명체의 효율적인 보행 구조를 기계적으로 모사하는 것을 넘어 인공지능을 통해 로봇의 움직임을 직관적으로 예측하고 통제할 수 있게 만든 것”이라며 “특히 소프트웨어 AI를 넘어 로봇 등 하드웨어와 결합하는 피지컬 AI 분야가 급부상하고 저가 대량생산이 로봇 산업의 핵심 경쟁력이 되는 현 시점에서 이번 기술은 초저가 보행 로봇 상용화를 앞당길 매우 의미 있는 기반 기술로 활용될 가능성이 높다”고 강조했다.

이원지 기자 news21g@etnews.com