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[IT뉴스][영상] "최대 10번 연속 슛 성공"…배드민턴 치는 로봇 개 등장

온카뱅크관리자

2025-05-29 17:08:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">스위스 취리히 연방공대 연구진 ‘애니말-D’ 로봇 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pGmMUw1mMV">
          <p contents-hash="1181ab6150363eeca29af78d0c6668ae6a1db3e32cd468e0305fd509baea493a" dmcf-pid="UHsRurtsJ2" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이정현 미디어연구소)스위스 취리히연방공대(ETH Zurich) 연구진이 인간과 배드민턴을 칠 수 있는 인공지능(AI) 기반 사족 보행 로봇을 개발했다고 인터레스팅엔지니어링이 27일(현지시간) 보도했다. </p>
          <p contents-hash="4197f71ae8274223bc10919c87439512f1d6d6db56322b71f84bdfc94ce6be14" dmcf-pid="uXOe7mFOe9" dmcf-ptype="general">해당 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 최근 실렸다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6d7aace925bb74e3c10a4f8e26fa5d118e69b3545632240fe903b939fdb9376b" dmcf-pid="7ZIdzs3IiK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="인간과 자율적으로 배드민턴을 칠 수 있는 사족 보행 로봇이 개발됐다. (영상=ETH Zurich 유튜브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/29/ZDNetKorea/20250529170122706gkey.gif" data-org-width="600" dmcf-mid="3lF0gudzJY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/29/ZDNetKorea/20250529170122706gkey.gif" width="600"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            인간과 자율적으로 배드민턴을 칠 수 있는 사족 보행 로봇이 개발됐다. (영상=ETH Zurich 유튜브)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="dd807666d127f011fe94912cef255438f4f788b1d24cc3cc25ae9d54e518630c" dmcf-pid="z5CJqO0CJb" dmcf-ptype="general">‘애니말(ANYmal)-D’라는 이름의 이 로봇은 강화학습 기반 제어 시스템을 사용해 셔틀콕의 위치를 정확하게 추적하고 궤적을 예측한다. 이런 예측을 토대로 코트를 가로지르며 이동해 공을 가로채고 받아낼 수 있다. 연구진은 로봇에 스테레오 카메라를 장착해 셔틀콕을 인식할 수 있도록 했고, 로봇 팔을 달아 배드민턴 라켓을 휘두를 수 있게 했다.</p>
          <p contents-hash="644e6f7eabd8922f82c712ca185b1c5a431ef2f21c32428926843d1c840ab169" dmcf-pid="q1hiBIphMB" dmcf-ptype="general">연구진은 로봇을 인간 선수와 겨루게 한 결과, 최대 10번 연속 슛을 날릴 수 있었다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="4a02e339d6688cf4e3d84793a013b13f976facb3716c2a065c37b957338f6713" dmcf-pid="BtlnbCUlnq" dmcf-ptype="general">배드민턴을 잘 하기 위해선 빠른 발 놀림과 정확한 팔 움직임이 필수적으로 요구된다. 따라서 사람은 배트민턴을 많이 치게 되면 지각과 운동 조절 능력이 모두 향상된다. 하지만, 컨트롤러와 하드웨어 기술 한계로 4족 로봇에게 이 같은 능력을 구현하기는 어려웠다. </p>
          <p contents-hash="0d8134261c77f0a4db54c2fbf16e14801fddfc3e43c5b46e35a8a6c22880bfb9" dmcf-pid="bFSLKhuSez" dmcf-ptype="general">또, 인간의 눈은 동작 안정화 및 초점 조절 측면에서 상업용 로봇 카메라보다 훨씬 뛰어난 편이다. 실제로 로봇의 시각으로는 셔틀콕처럼 빠르게 움직이는 물체를 추적하는 것이 힘들었다. </p>
          <p contents-hash="ddfe7e9ed16a9d0827cfa80d5c2884a6ba97aca7ae817ac55091b10be9750c71" dmcf-pid="K3vo9l7vL7" dmcf-ptype="general">연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 로봇이 입력된 프로그램을 따라 하는 형태가 아닌 AI 강화학습을 통해 자율적으로 배드민턴을 할 수 있도록 했다. 로봇 시스템은 다리 운동과 라켓 스윙을 통합해 로봇이 셔틀콕을 실시간으로 추적하고 예측하고 다시 받아 칠 수 있도록 했다. 또 시뮬레이션을 통해 학습된 인식 모델은 동작으로 인한 시각적 오류를 고려해 시뮬레이션과 실제 상황 사이의 차이를 줄였다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0cba6b4685fc2395a33579762183c4ca40a2d6bf1d21e726a1ebe944dd200811" dmcf-pid="9d9Ycbo9Ju" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이 로봇은 지각과 움직임을 조정해 인간과 배드민턴을 즐길 수 있다. (출처=스위스취리히연방공대)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/29/ZDNetKorea/20250529170124084cuwn.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Qp0UNziBiA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/29/ZDNetKorea/20250529170124084cuwn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이 로봇은 지각과 움직임을 조정해 인간과 배드민턴을 즐길 수 있다. (출처=스위스취리히연방공대)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="332893262ca3dfa25c90ca28b31e62fb396a9bc1eb7072a7e21a84f76d315480" dmcf-pid="2J2GkKg2RU" dmcf-ptype="general">이를 통해 로봇은 타이밍과 거리에 따라 보행을 조절해 최대 초속 12m의 속도로 날아오는 셔틀콕을 받아 칠 수 있었다. 또 로봇은 스윙 전에 셔틀콕을 시야에 확보하기 위해 뒷다리로 빠르게 일어설 수 있으며, 균형과 안전을 최우선으로 해 넘어지는 것을 방지했다.</p>
          <p contents-hash="8cc19ec05bb8f12f61676bdf7175bf565d63a8200c16ed05cc958885504c69db" dmcf-pid="ViVHE9aVep" dmcf-ptype="general">하지만, 애니말-D는 스매시처럼 빠르거나 공격적인 슛에는 상대적으로 고전한 것으로 알려졌다. 연구진은 이런 상황에서 로봇의 성공률이 낮은 것은 알고리즘 성능보다는 카메라 인식 및 액추에이터 속도의 하드웨어적 한계에서 기인한다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="f634e1037069a23aea5e06ef476c40b5f9924640ca225b97d67fe905a0ae2345" dmcf-pid="fnfXD2NfR0" dmcf-ptype="general">또, 현재 시스템은 상대의 공격과 로봇의 첫 스윙 사이에 평균 0.375초의 지연 시간을 가지고 있으나 향후 더 빠른 카메라나 추가 감지 방식을 통해 지연시간을 줄여 더 긴 랠리와 향상된 성과가 가능해질 것이라고 연구진은 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="514c0fa26bc5fe59ba47c00cc4dacd88c510b0f7afb4ac41331ea9719bcce08a" dmcf-pid="4L4ZwVj4n3" dmcf-ptype="general">해당 로봇 프레임워크를 다른 스포츠나 다른 분야에 적용할 수 있는지에 대해 연구진은 “프레임워크가 일반화되도록 설계되었다”며, 해당 기술이 지각과 제어가 긴밀하게 조율되어야 하는 과제에 광범위하게 적용될 수 있다고 밝혔다.</p>
          <div class="video_frm" dmcf-pid="8o85rfA8JF" dmcf-ptype="embed">
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             <iframe allowfullscreen class="player_iframe" dmcf-mid="xuEg1jYcdj" dmcf-mtype="video/youtube" frameborder="0" height="370" id="video@xuEg1jYcdj" scrolling="no" src="https://www.youtube.com/embed/zYuxOVQXVt8?origin=https://v.daum.net&amp;enablejsapi=1&amp;playsinline=1" width="100%"></iframe>
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          <p contents-hash="0306736da8f617f122939d291675739afa248eaac653352ae9d47de887f95bf0" dmcf-pid="6g61m4c6Rt" dmcf-ptype="general">이정현 미디어연구소(jh7253@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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