앞이 안보이는 재난 상황에서 별도 센서 도움 없이 계단을 오르내리고, 울퉁불퉁한 곳에서도 넘어지지 않고 움직이게 하는 사족보행 로봇 기술이 국내 개발됐다.
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 명현 전기 및 전자공학부 교수팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 블라인드 보행을 가능케 하는 로봇제어 기술(드림워크)을 개발했다고 29일 밝혔다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학이나 동역학 모델이 기반이다. 비정형 환경에서 안정적으로 보행하려면 모델 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경 인지 능력에 많이 의존한다.
이에 반해 연구팀이 개발한 인공지능(AI) 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반 제어기는 시뮬레이터로 얻은 다양한 환경 데이터로 보행 로봇 각 모터의 제어 명령을 빠르게 계산한다. 별도 튜닝 없이 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
드림워크는 지면과 로봇 정보를 추정하는 '상황 추정 네트워크'와 제어 명령을 산출하는 '정책 네트워크'로 구성된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습으로 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 '행동자-비평자' 방식으로 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다.
주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부관성센서(IMU)와 관절 각도 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다.
갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커 로봇은 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이 3분의 2 정도 계단을 극복했다. 또 지면과 무관하게 초당 0.3~1m 속도까지 안정적인 보행이 가능했다.
이번 연구에는 이 마데 아스윈 나렌드라 박사과정이 제1저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야 세계 최고 권위 학회 'ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)'에서 발표될 예정이다.
한편, 이번 연구는 산업통상자원부로봇산업핵심기술개발 사업 지원을 받아 수행됐다.
김영준기자 kyj85@etnews.com
