숲길·자갈밭도 알아서 척척…KAIST, ‘스스로 판단하고 달리는’ 사족 로봇 구현

한국과학기술원(KAIST, 총장 배충식)은 박해원 기계공학과 교수 연구팀이 하나의 제어기로 야외 환경에서도 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 사족 보행 로봇 핵심 제어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 사족 보행 로봇은 네 개의 다리를 이용해 움직이기 때문에, 바퀴형 로봇보다 험한 지형에 유리하다. 하지만, 실제 야외에서는 계단과 단차, 디딤돌, 틈, 나뭇가지 등 서로 다른 장애물이 연속적으로 나타나기 때문에 단순히 빠르게 걷거나 달리는 능력만으로는 한계가 있었다는 설명이다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 '행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습(APT-RL)'이라는 기술을 개발했다. 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤, 실제 환경에서 각각의 상황에 맞게 이를 자유롭게 조합하고 전환하도록 설계한 제어 기술이다. 실제 사람이나 동물의 움직임을 일일이 촬영하지 않고, 컴퓨터 시뮬레이션만으로 총 15.5시간 분량의 학습 데이터를 8분 만에 생성했다고 전했다. 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. 모션캡처에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행 기술을 학습할 수 있다는 것이 특징이다. 이어, 강화학습을 적용해 계단과 단차, 틈, 디딤돌 등 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행 기술을 스스로 선택하고 전환할 수 있도록 했다. 마지막으로 깊이 카메라(Depth Camera)와 라이다(LiDAR)를 결합해 로봇이 주변 환경과 목표 속도를 실시간으로 인식하고 가장 적합한 보행 전략을 선택하도록 구현했다. 연구팀은 개발한 제어 기술을 자체 개발 사족 보행 로봇 'KAIST 하운드(HOUND)'에 탑재해 성능 검증도 완료했다. 실험은 실내 장애물 코스뿐만 아니라 KAIST 캠퍼스와 숲길 등 실제 야외 환경에서 진행됐다. 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 노출된 뿌리, 낙엽길 등 비정형 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 기술을 실시간으로 전환하며 안정적으로 이동하는 것을 확인했다. 특히, 장애물이 포함된 험지에서 순간 최고 초속 6m(시속 22km)를 기록해, 실제 야외 환경에서도 빠른 이동성과 안정성을 동시에 확보할 수 있음을 입증했다. 실험 결과, KAIST 하운드는 지형과 목표 속도에 따라 대각선 다리를 번갈아 사용하는 트롯(trot)과 앞·뒷다리를 함께 사용하는 도약형 보행 바운드(bound)를 스스로 선택하고 전환했다. 이처럼 걷기와 달리기, 점프, 단차 극복 등 다양한 운동 기술도 하나의 제어기 안에서 통합적으로 수행할 수 있음을 확인했다. 박해원 KAIST 교수는 “재난 현장, 국방 임무, 산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 AI 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”라고 말했다. 장세민 기자 semim99@aitimes.com