KAIST(총장 이광형)는 명현 전기및전자공학부 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 블라인드 보행을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술 '드림워크'를 개발했다고 29일 밝혔다.

드림워크는 마치 사람이 수면 중 일어나 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때와 비슷하다. 시각적인 도움이 거의 없이 보행을 가능케한다. 이 기술을 로봇에 적용할 경우 다양한 형태의 사족보행 로봇 개발이 가능하다. 이를 '드림워커'라고 명명했다.

기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해선 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 대부분 주변 환경의 인지 능력에 의존하는 모습을 보여 왔다.

반면 연구팀이 개발한 인공지능(AI) 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했는데, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다. 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
 

이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도 오직 로봇 내부의 관성 센서와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.

드림워커 로봇은 실험실 환경뿐 아니라 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함이 확인됐다.

산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했다. 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야 세계 최고 권위 학회인 'ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)'에 채택돼 발표될 예정이다.

[참고자료]
논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning
과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용.