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[IT뉴스]KAIST, '벽' 달리는 사족보행 로봇 라이보 개발...산악·험지 거뜬

온카뱅크관리자

2025-06-03 15:17:28

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 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)의 사족보행 로봇 '라이보(Raibo)'가 계단, 틈, 벽, 잔해 등 불연속적이고 복잡한 지형에서도 고속 이동할 수 있게 됐다.
 수직 벽을 달리고, 1.3m 폭 간격을 뛰어넘으며, 징검다리 위를 시속 약 14.4㎞로 질주하고, 30도 경사·계단·징검다리 혼합 지형에서도 민첩하게 움직이는 성능을 입증했다. 재난 현장 탐색이나 산악 수색 등 실질적인 임무 수행에 본격적으로 투입될 것으로 기대된다.
 KAIST는 황보제민 기계공학과 교수팀이 이와같은 사족 보행 로봇 내비게이션 프레임워크를 개발했다고 3일 밝혔다.
 문제를 두 단계로 분해해 접근했는데, 첫째는 발 디딤 위치를 계획하는 플래너, 둘째는 계획된 발 디딤 위치를 정확히 따라가는 트래커를 개발하는 것이다.
 플래너 모듈은 신경망 기반 휴리스틱을 활용한 샘플링 기반 최적화 방식을 통해 물리적으로 가능한 발 디딤 위치를 빠르게 탐색하고, 시뮬레이션 롤아웃을 통해 최적 경로를 검증한다.
 기존 방식들이 발 디딤 위치 외에도 접촉 시점, 로봇 자세 등 다양한 요소를 함께 고려한 반면, 본 연구에서는 발 디딤 위치만을 탐색 공간으로 설정함으로써 계산 복잡도를 크게 낮췄다.
 또 고양이의 보행 방식에서 착안해, 뒷발이 앞발이 밟았던 곳을 디디는 구조를 도입해 계산 복잡도를 다시 한번 크게 낮출 수 있었다.
 트래커 모듈은 계획된 위치에 정확히 발을 디딜 수 있도록 학습되며, 트래킹 학습은 적절한 난이도의 환경에서 경쟁적으로 이뤄진 생성 모델을 통해 진행된다.
 트래커는 로봇이 계획된 위치에 정확하게 발을 디딜 수 있도록 강화학습을 통해 학습되며, 이 과정에서 '맵 생성기'라는 생성 모델이 목표 분포를 제공한다.
 이 생성 모델과 트래커는 동시에 경쟁적으로 학습돼, 트래커가 점진적으로 어려운 난이도에 적응할 수 있도록 설계됐다. 이후 학습된 트래커의 특성과 성능을 반영할 수 있도록, 트래커가 실행 가능한 디딤 위치 계획을 생성하는 샘플링 기반 플래너를 설계했다.
 이 계층적 구조는 기존 기법 대비 계획 속도와 안정도 모두에서 우수한 성능을 보였으며, 실험을 통해 다양한 장애물과 불연속 지형에서의 고속 보행 능력과 처음 보는 지형에 대해서도 범용적으로 적용 가능함을 입증하였다.
 황보제민 교수는 “불연속 지형에서의 고속 네비게이션 문제를 오직 발자국의 위치를 어떻게 선정하는가의 간단한 관점으로 접근했고, 고양이 발디딤에서 착안해 앞발이 디딘 곳을 뒷발이 딛도록 해 계산량을 줄일 수 있었다”며 “극복할 수 있는 불연속 지형 범위를 넓히고, 이를 고속 주행할 수 있도록 해, 로봇이 재난현장 탐색이나 산악 수색 등 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
 이번 연구 성과는 국제 학술지 사이언스 로보틱스 2025년 5월호에 게재됐다. 한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
 김영준 기자 kyj85@etnews.com
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