사족 로봇 `라이보`, 모래사장서도 거침없는 질주

KAIST, 인공신경망 강화학습 적용한 제어기술 개발
초속 3m 속도로 달리고, 에어 매트리스서 90도 회전

KAIST가 해변 모래사장에서 최대 초속 3m 속도로 보행할 수 있는 사족로봇을 선보였다. 사진은 학습 기반 제어기술을 적용한 KAIST의 사족 로봇 '라이보'가 모래사장을 빠른 속도로 달리는 모습. KAIST 제공

KAIST 사족 로봇 '라이보'가 다양한 지반 환경에서 보행 테스트를 하고 있다. KAIST 제공

황보제민 KAIST 기계공학과 교수(뒷줄 왼쪽 두번째)와 연구팀이 사족로봇 '라이보'와 기념촬영을 하고 있다. KAIST 제공

발이 푹푹 빠지는 해변 모래사장에서 최대 초속 3m 속도로 보행할 수 있는 사족로봇이 선보였다. 인공신경망 구조의 강화학습을 도입해 사전 정보 없이 모래, 풀밭, 눈 등 다양한 지반 종류에 스스로 적응하며 보행하는 학습 기반 제어 기술을 적용한 덕분이다.

KAIST는 황보제민 기계공학과 교수 연구팀이 시시각각 바뀌는 지형에서도 사족보행 로봇이 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 '사족로봇 제어기술'을 개발했다고 26일 밝혔다. 현재의 로봇 보행기술 수준으로는 모래나 자갈처럼 입상물질로 이뤄진 지형에서 사전 정보 없이 자유롭게 움직일 수 없다. 이런 지형에서 로봇이 움직이기 위해 힘을 주면 바닥의 형태가 달라지면서 자세가 불안정해지기 때문이다.

연구팀은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과 데이터를 수집한 후, 이를 학습시켜 임무를 수행하는 강화학습을 활용했다. 이를 적용한 제어 기술은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해 학습한 후 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 모래 같은 작은 알갱이가 깔려 있는 바닥에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 구현했다. 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해 가며 보행하기에 적합한 신경망 구조도 강화학습에 적용했다.

이렇게 개발된 제어기술을 연구팀이 직접 제작한 사족로봇 '라이보'에 탑재해 로봇의 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 초속 3m 속도로 보행하는 데 성공했다. 로봇은 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에서도 안정적으로 걸었다. 특히 에어 매트리스에서 초당 1.54rad(초당 약 90도)의 회전을 안정적으로 수행했고, 갑작스러운 지형 환경에도 빠른 적응력을 보여줬다. 논문 제1저자인 최수영 연구원은 "실제 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 학습 기반 제어 기술의 성능을 좌우한 요소"라며 "보행 로봇이 극복할 수 있는 지형의 범위를 넓혀 로봇이 실질적인 임무를 수행하는 데 이바지할 것"이라고 말했다. 이 연구결과는 국제 학술지 '사이언스 로보틱스(1월호)'에 실렸다. 이준기기자 bongchu@