발 푹푹 빠지는 모래사장 거침없이 달리는 사족로봇 | 비맥스테크놀로지
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퍽퍽한 모래 위에서도 민첩하게 걷는 네발 로봇을 만들 수 있는 제어 기술이 개발됐습니다.
KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다고 밝혔습니다.
연구팀은 사전 정보 없이도 다양한 종류의 지반에 스스로 적응해가며 보행하기 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했습니다.
제시된 제어기의 다양한 지반 환경에 대한 적응력. 넓은 범위에서 무작위화된 입상 매체 시뮬레이션에서 학습한 제어기는 다양한 자연 발생한 지형 및 인공 지형에의 적응력을 보였으며, 고속 보행 능력과 에너지 효율성을 입증했다. (사진=KAIST)
인공지능에 강화학습을 시킬 때 많은 데이터가 필요하므로, 실제 환경의 물리 현상을 비슷하게 구현한 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 쓰입니다. 보행 로봇은 실제 마주친 환경이 학습한 시뮬레이션 환경과 다를 경우 제어 성능이 급격히 떨어지기 때문에 데이터 수집 단계에서 실제와 비슷한 환경을 구현하는 것이 중요합니다.
연구팀은 기존 연구에서 밝혀진 입상 매체의 추가 질량 효과를 고려하는 지반 반력 모델을 기반으로 보행체의 운동 역학으로부터 접촉에서 발생하는 힘을 예측하는 접촉 모델을 정의했습니다.
나아가 시간 단계마다 하나 혹은 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 풀이함으로써 효율적으로 변형하는 지형을 시뮬레이션했습니다. 또 로봇 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환 신경망을 사용, 암시적으로 지반 특성을 예측하는 인공신경망 구조를 도입했습니다.
연구팀은 학습이 완료된 제어기를 직접 제작한 로봇 '라이보'에 탑재했습니다. 로봇은 발이 완전히 모래에 잠기는 해변 모래사장에서 최대 3.03m/s의 고속 보행을 선보였습니다. 추가 작업 없이 풀밭, 육상 트랙, 단단한 땅에 적용됐을 때도 지반 특성에 적응해 안정하게 주행했습니다.
입상 매체 시뮬레이션을 위한 접촉 모델 정의. 연구팀은 입상 매체와의 접촉이 점에서 일어나는 것으로 근사하면서 수직 방향 힘에 대해서는 추가 질량 효과를 고려한 모델을, 수평 방향으로는 쿨롱(Coulomb) 마찰 모델을 사용했다. 나아가 발의 옆면에서 발생할 수 있는 지면의 저항력을 모사하는 모델을 도입, 시뮬레이션에 사용했다. (자료=KAIST)
또 에어 매트리스에서 1.54rad/s(초당 약 90°)의 회전을 안정적으로 수행했으며, 갑작스럽게 지형이 부드러워지는 환경에도 빠르게 적응했습니다.
제1 저자인 최수영 KAIST 연구원은 "학습 기반 제어기에 실제의 변형하는 지반과 가까운 접촉 경험을 제공하는 것이 변형하는 지형에 적용하는 데 필수적이라는 것을 보였다"라며 "제시된 제어기는 지형에 대한 사전 정보 없이 기용될 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 접목될 수 있다"라고 말했습니다.
이 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받았으며, 학술지 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 최근 게재됐습니다.
