KAIST-유로보틱스, 장애물 인지하며 걷는 ‘드림워크++’ 개발

기존 블라인드 보행 한계 극복

로보틱스 저널 IEEE T-RO 게재

센서 고장에도 멈추지 않는 보행

휴머노이드·휠-족형 등 적용 가능

명현 교수.ⓒKAIST

시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행할 수 있을 뿐만 아니라, 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단, 걷는 기능을 갖춘 사족보행 로봇 기술이 한국과학기술원(KAIST) 연구진에 의해 개발됐다. 향후 휠-족형·휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장이 기대된다.

KAIST은 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀이 연구실 창업기업인 유로보틱스와의 공동 연구를 통해 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간으로 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++’(DreamWaQ++)를 개발했다고 12일 밝혔다.

앞서 연구팀이 개발한 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 블라인드 보행 기술로, 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능한 것이 특징이다.

재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다.

이번에 개발된 드림워크++는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합해 이러한 한계를 극복했다.

로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정함으로써, 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 인지 기반 보행을 구현한 것이 핵심이다.

연구팀은 이를 위해 다중 감각 강화학습 구조를 설계했으며 경량 연산 기반으로 실시간 제어가 가능하도록 구현했다.

또 센서 오류 발생 시 자동으로 다른 감각 기반 보행으로 전환하는 안정성과 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성을 동시에 확보했다.

성능도 실험을 통해 입증됐다. 드림워크++를 적용한 로봇은 다양한 도전적 환경에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보였다.

계단 주행 실험에서는 50개 계단 코스를 35초 만에 완주하며 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다.

급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반했으며 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다.

또 다양한 장애물 상황에서 별도의 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력을 보였으며 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 탐색 행동도 확인됐다.

이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다.

시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드로는 1.5m 수준의 장애물까지 대응 가능한 것으로 나타났다.

특히 이 기술은 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다.

이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다.

연구팀은 이번 기술이 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림 및 농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

명 교수는 “로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.

연구 결과는 세계 최고 권위의 로보틱스 저널 ‘IEEE Transactions on Robotics’(T-RO)에 지난 2월 게재됐다.

한편, 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT)의 지원과 산림청 산림과학기술 연구개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.