Mobillity · Robot

발 푹푹 빠지는 모래밭도 달리는 ‘네발로봇’ 등장
  • 박설민 기자
  • 기사입력 2023.01.26 15:28

    KAIST, 네발로봇 ‘라이보’에 순환신경망 적용… 실시간 지형 변화 대응

    • 해변 모래사장을 달리고 있는 인공지능 기반 네발로봇 ‘라이보’/ KAIST
      ▲ 해변 모래사장을 달리고 있는 인공지능 기반 네발로봇 ‘라이보’/ KAIST

      개와 고양이처럼 4개의 다리를 가진 ‘네발로봇’은 계단, 언덕 등 험준한 지형을 쉽게 이동할 수 있다. 때문에 장애물 극복에 한계가 있는 바퀴로봇을 대신해, 위험지역의 순찰, 인명 구조 등의 임무 수행에 적합하다는 평가를 받는다. 하지만 모래, 자갈, 진흙처럼 밟았을 때 지형이 바뀌는 곳에선 걷기 힘들다는 한계가 있다. 바닥 형태가 바뀌면 로봇이 균형을 잃어 넘어지기 때문이다.

      국내 연구진이 이런 네발로봇의 한계를 ‘인공지능(AI)’으로 넘는데 성공했다. 황보제민 KAIST 기계공학과 교수팀이 쉽게 변하는 지형에서도 민첩하게 보행할 수 있는 네발로봇 ‘라이보’를 개발했다고 26일 밝혔다.

      황보 교수팀은 네발로봇 라이보에 AI기반 ‘강화학습’을 적용했다. 강화학습은 임의의 상황에서 발생하는 데이터를 수집한 다음, 임무 수행을 지시하는 머신러닝 기법이다. 이를 기반으로 라이보는 걸을 때마다 변화하는 모래사장이나 매트리스 위의 지형에 맞춰 로봇의 균형을 잡을 수 있는 것이다. 

      이때 강화학습의 핵심이 된 기술은 ‘순환신경망(RNN)’이다. RNN은 실시간 변화하는 데이터를 분석하는데 특화된 AI알고리듬이다. 이 AI모델은 라이보의 발에 달린 센서를 통해 수평 방향, 마찰력, 수직 방향 힘 등의 데이터를 수집한다. 그 다음 이 데이터를 분석해 로봇이 지형 변화에 대응하도록 한다. 연구팀은 이를 ‘입상 매체 시뮬레이션’이라 명명했다.

      연구팀은 이 신경망 제어기술을 라이보에 탑재한 다음, 모래 해변에서 걷도록 했다. 실험 결과, 라이보는 로봇 발이 완전히 빠지는 해변에서도 초당 3.0m를 이동하는데 성공했다. 뿐만 아니라 푹신푹신한 에어 매트리스 위에서도 안정적으로 회전하는데 성공했다.

      연구팀은 “이번 연구 성과는 강화학습 기반 신경망 제어기술을 이용해 보행로봇의 지형 극복 범위를 넓힌 성과”라며 “이 기술이 적용된 보행로봇들은 사전 정보 없이도 험지를 이동할 수 있어, 실제적 임무 수행를 수행하는데 큰 도움이 될 것”이라고 전했다.

      이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스’ 1월자 8권 74호에 게재됐다.

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