(대전=세종충청뉴스) 송윤영 기자 = 해변을 거침없이 달리던 KAIST 4족 보행 로봇 ‘라이보’가 ‘라이보2’로 새롭게 개발되어 일반 마라톤 대회에 참가하고 완주를 성공한 세계 최초의 성과가 나왔다.

KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 17일 상주에서 개최된 제22회 상주 곶감 마라톤 대회 풀코스(42.195km)에 참가해 4시간 19분 52초의 기록으로 완주했다고 17일 밝혔다.

상주 곶감 마라톤은 14km 지점과 28km 지점에 고도 50m 수준의 언덕이 2회 반복되는 코스로, 아마추어 마라토너들에게도 난이도가 높은 것으로 알려져 있어 보행 로봇에게는 예상치 못한 손실이 발생할 수 있는 도전적인 과제였다.

연구팀은 황보 교수가 자체 개발한 ‘라이심(Raisim)’ 시뮬레이션 환경에서 경사, 계단, 빙판길 등 다양한 환경을 구축하여 안정적인 보행이 가능하도록 강화학습 알고리즘을 통해 보행 제어기를 개발했다.

특히, 힘 투명성이 높은 관절 메커니즘을 통해 내리막길에서 에너지를 높은 효율로 충전하여 급격한 언덕을 오르는 데 사용한 에너지를 일부 흡수할 수 있었다.

또한, 황보 교수 연구실에서 창업한 ‘㈜라이온로보틱스’와의 공동 개발을 통해 로봇의 안정성을 높이는 데 주요한 역할을 했다.

보행 로봇은 보행 특성상 지면 접촉 시 발생하는 충격으로 인한 주기적인 진동에도 견딜 수 있어야 하는 고난도 시스템이다. 개발 직후, 실험실 내 짧은 거리 실험에서는 연초에 이미 높은 효율을 기록했으나, 실제 마라톤에서 사람들 사이에서 안전하게 4시간 이상 달리기까지는 ‘(주)라이온로보틱스’의 제조 기술이 큰 역할을 했다.

기존 보행 효율 향상 연구들은 외부 부품이나 소프트웨어를 사용한 부분은 변경할 수 없어 일부 부분만 제한적으로 개선하는 연구가 진행되었던 점에 비해, 황보 교수 연구진은 기구 설계, 전장 설계, 소프트웨어, 인공지능까지 모든 영역을 자체 개발하여 복합적으로 문제를 해결할 수 있었던 점을 효율 향상의 핵심 요인으로 꼽았다.

연구진은 라이보1 개발에 이어 라이보2를 새롭게 개발하며 모든 영역을 최적화했고, 특히 모터 드라이버 회로를 내재화하며 구동기 손실을 최소화하고 제어 대역폭을 높여 보행 효율과 안정성을 크게 향상시켰다.

이충인 공동 제1 저자(박사과정)는 “마라톤 프로젝트를 통해 도심 환경에서 라이보2가 안정적으로 배달, 순찰 등의 서비스를 수행할 수 있는 보행 성능을 갖추었음을 보였다”며 “후속 연구로는 라이보의 자율주행 기능을 추가하면서 산악, 재난환경에서도 세계 최고 보행 성능을 달성하기 위해 노력할 것”이라고 향후 연구 계획을 밝혔다.

한편, 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터와 ㈜라이온로보틱스의 지원으로 수행됐다.

붙임 : 연구개요, 그림 설명, 

□ 연구개요

배경

사족 보행 로봇은 최근 모래, 얼음, 산악 지형을 포함한 다양한 지형에서 우수한 보행성능을 보여주며 감시 및 정찰 등의 분야에서 활발히 영역을 확대하고 있다. 하지만 바퀴 기반 주행 로봇 대비하여 주행 거리 및 운용 시간이 짧아 실내 위주의 임무에 제한되어 사용되는 한계가 있다. 이는 보행로봇이 배터리를 포함한 몸통의 무게를 지탱하기 위해서 에너지를 사용하는 것과 보행의 특성 상 불연속적인 지면 접촉에 의해서 접촉 순간에 에너지를 잃는 특성을 지니기 때문이다.

기존 연구들은 몸통의 무게를 지탱하는 에너지를 주요한 손실 원인으로 보아 관절 구동기에서의 힘 증폭 비율을 높이는 기구 메커니즘을 적용하는 식으로 접근하였다. 하지만 이러한 메커니즘은 말단의 질량을 키워 충돌 시 손실되는 운동에너지를 크게 만들어 접촉 손실을 크게 만드는 단점이 있어 저속으로 운용을 제한하며 또한 힘 투명성이 낮아져 지면 정보에 대한 왜곡과 지연이 발생하여 험지 극복 능력이 떨어지게 된다.

본 연구에서는 기존의 방식에서 벗어나 힘 투명성이 높은 메커니즘을 적용하여 높은 보행 성능을 유지하면서 손실을 줄일 수 있는 연구를 하고자 하였다. 시뮬레이션 속의 다양한 환경에서 학습하여 환경에 적응하며 낮은 손실로 보행하는 제어기를 개발하여 힘 투명성이 높은 메커니즘과 함께 활용 시 얻어지는 투명한 지면 정보를 최대한 활용해 손실을 낮추고자 하였다.

2. 연구 내용

보행로봇의 손실은 다양한 기구적, 전기적　설계요소와 보행 자세를 포함한 제어 방식에 영향을 복합적으로 받기 때문에 하나의 요소의 최적점을 찾는 연구로는 높은 보행 성능을 지니며 높은 보행 효율까지 달성하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 보행 손실을 측정할 수 있는 단위의 모듈로 나누어 다양한 상황 속에서 측정할 수 있는 환경을 구축하였고 해당 세트를 통하여 다양한 보행 요소들을 변화시켜가며 손실에 영향을 주는 요소를 찾는 것으로 시작하였다.

제어를 위해 사용되는 센서들을 활용하여 측정한 손실은 전장부 손실, 구동부 손실, 기구부 손실로 나누었다. 전장부 손실은 PC, 센서 그리고 전력 변환 소자 등에서 발생하는 손실이며 보행 속도나 환경에 크게 영향을 받지 않는다. 다음은 모터와 모터 구동 회로에서 열로서 소모되는 에너지인 구동부 손실이다. 구동부 손실은 모터에 흐르는 전류의 크기와 관련이 있으며 로봇이 지탱하는 무게와 자세가 기본적으로 영향을 끼치고 힘 증폭률이 높아질수록 낮아진다. 마지막으로 기구부 손실은 구동기에서의 출력전력을 통해서 측정되며 보행 속도가 높아질수록 증가한다.

주행거리를 늘리기 위해서는 단순히 시간당 소모에너지가 아닌 거리당 소모에너지를 줄이는 것이 핵심이다. 따라서 힘 증폭률을 높여 구동부 전력 소모를 줄였다고 하더라도 이로 인하여 로봇 이동 속도가 제한된다면 속도와 무관한 전장부 손실 등에 의하여 거리당 소모하는 에너지는 계속 줄어들 수 없다. 또한 이동 속도를 높였을 때 증가하는 기구부 손실보다 이동 속도를 높임으로 인해서 고정 손실 에너지가 주행거리에 끼치는 영향을 상쇄할 수 있다면 더 높은 주행거리를 달성할 수 있다는 점을 발견하였다.

본 연구에서는 또한 힘 투명성을 높이는 것이 이동 속도에 따른 기구부 손실의 양을 감소시킬 수 있다는 점을 발견하였다. 기구부 손실은 크게 구동부 마찰, 충돌 에너지 손실, 미끄러짐 에너지 손실에서 구동기 회생 제동 알고리즘으로 복구된 에너지를 제외한 양으로 결정이 된다. 이 때 지면 정보를 직접적으로 활용할 수 있는 강화학습 기반 제어기를 힘 투명성이 높은 메커니즘과 함께 사용한다면 다양한 노면 상태에 대해서 적응하며 충돌 직전에 발의 속도를 줄이고 구동기 회생 효율을 높여 기구부 손실을 크게 개선할 수 있음을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 이를 활용하여 높은 힘 투명성을 지닌 메커니즘을 활용하여 높은 보행성능과 높은 보행효율을 모두 달성할 수 있었고 이를 자체 제작한 사족보행 로봇 ‘라이보2’를 통해서 입증하는데 성공하였다.

3. 기대 효과

본 연구는 보행 효율을 높이기 위해서 힘 투명성을 저해하여 보행 성능을 타협하지 않고도 더 높은 보행 효율을 달성할 수 있음을 보였다. 또한 연구 결과를 도출하는데 있어서 얻어진 다양한 조건에서 모듈별로 변화하는 손실 데이터와 측정 방법은 사족 보행 로봇 뿐만 아니라 휴머노이드 로봇이나 다리와 바퀴가 결합된 휠-레그드 로봇에도 적용될 수 있어 다양한 로봇의 실외 환경에서의 넓은 범위의 운용에 활용될 것이라 기대한다.

사진 및 영상 원본의 구글 드라이브 링크 

: https://drive.google.com/drive/folders/1ye82tTr2dCK2Bt7Ih0hSgWqkgqlVXk6X

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