KAIST, 보행 기술 선택·전환에 야외서 빠른 이동 가능한 핵심 제어 기술 개발

장애물 험지 주행 중 최고 시속 22㎞…"재난·산악·국방 등 극한 환경서 활용"

[한국과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

(대전＝연합뉴스) 김준호 기자 = 계단에서는 보행 방식을 바꾸고, 틈은 뛰어넘고, 숲길에서는 균형을 잡는 등 사람이나 동물처럼 주변 환경에 맞춰 보행 전략을 스스로 선택하는 사족 보행 로봇이 등장했다.

16일 한국과학기술원(KAIST)에 따르면 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 하나의 제어기로 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하고, 실제 야외 환경에서도 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇 핵심 제어 기술을 개발했다.

연구팀은 APT-RL(행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습)이라는 새로운 학습 기반 제어 기술을 만들었다.

로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤 실제 환경에서는 상황에 맞게 이를 자유롭게 조합하고 전환하도록 설계한 제어 기술이다.

연구팀은 실제 사람이나 동물의 움직임을 일일이 촬영하지 않고도 컴퓨터 시뮬레이션만으로 다양한 보행 기술을 담은 총 15.5시간 분량의 학습 데이터를 생성했다.

생성된 데이터는 로봇의 기본 운동 능력을 학습하는 데 활용됐으며, 이 과정에는 로봇 동역학(로봇의 움직임 원리를 수학적으로 표현한 모델)과 궤적 최적화(효율적인 이동 경로를 계산하는 기법)가 적용됐다.

이는 모션캡처(사람이나 동물의 움직임을 센서로 기록하는 기술)에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행 기술을 학습시킬 수 있다는 점이 특징이다.

연구팀은 개발한 제어 기술을 자체 개발한 사족 보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 탑재해 성능을 검증했다.

[한국과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]

실험은 실내 장애물 코스뿐만 아니라 KAIST 캠퍼스와 숲길 등 실제 야외 환경에서 진행됐다.

KAIST 하운드는 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽길 등 비정형 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 기술을 실시간으로 전환하며 안정적으로 이동했다고 연구팀은 설명했다.

특히 장애물이 포함된 험지에서 순간 최고 시속 22㎞를 기록해 실제 야외 환경에서도 빠른 이동성과 안정성을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다고 부연했다.

박해원 교수는 "이번 연구는 사족 보행 로봇이 실내 및 야외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고, 상황에 맞는 보행 전략을 스스로 선택·전환할 수 있음을 보여준 성과"라며 "향후 재난 현장, 국방 임무, 산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 AI 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.

스스로 상황판단해 걷고 뛰고 점프하는 사족보행 로봇 구현했다 [http://yna.kr/AKR20260716071800063]

kjunho@yna.co.kr