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[IT뉴스]‘걷고·달리고·점프하는 로봇’…사람·동물처럼 지형에 맞게 스스로 선택

온카뱅크관리자

2026-07-16 17:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST, 하나의 제어기서 여러 보행기술 선택·전환 험지서 시속 22㎞ 주행...컴퓨터 시뮬레이션으로 보행학습 빠른 이동성과 안정성 검증...재난, 산악, 국방 등 험지환경 적용 
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 <img alt="사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드’에 탑재돼 다양한 보행기술을 상황에 맞춰 선택·전환해 이동하는 모습. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/dt/20260716171310070dypx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="B5D0toiPTP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/dt/20260716171310070dypx.jpg" width="658">
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 사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드’에 탑재돼 다양한 보행기술을 상황에 맞춰 선택·전환해 이동하는 모습. KAIST 제공.
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 로봇이 주변 지형을 스스로 판단해 상황에 적합한 보행 전략을 선택하는 사족보행 로봇 제어기술이 개발됐다.
 KAIST는 박해원 기계공학과 교수팀이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 실시간 선택·전환해 실제 야외 환경에서 빠르고 안정적으로 이동할 수 있는 ‘사족보행 로봇 핵심 제어기술’을 개발했다고 16일 밝혔다.
 네 개의 다리를 이용해 이동하는 사족보행 로봇은 평지를 빠르게 달리거나 단순한 장애물을 넘는 데는 뛰어난 성능을 발휘한다.
 하지만 계단과 단차, 디딤돌, 틈 등 복합적인 장애물과 비정형 지형에서는 속도와 안정성을 동시에 확보하기 어렵다.
 또 걷기와 달리기, 점프 등의 움직임은 개별적으로 제어해야 하기 때문에 주변 환경 변화에 따라 자연스럽게 전환하는 데 한계가 있다.
 연구팀은 행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습 제어기술 ‘APT-RL’이라는 새로운 학습 기법 제어기술을 개발했다.
 이 기술은 로봇이 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤 실제 상황에 맞게 움직임을 자유롭게 조합하고 전환하도록 설계한 것으로, 사람이나 동물의 움직임을 직접 촬영하지 않고 컴퓨터 시뮬레이션으로 총 15.5시간 분량의 보행 학습 데이터를 8분 만에 생성했다.
 생성된 데이터는 로봇의 기본 운동 능력을 학습하는 데 활용됐다. 사람이나 동물의 움직임을 센서로 기록하는 ‘모션 캡처’에 의존하던 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 다양한 보행 기술을 학습시킬 수 있다고 연구팀은 설명했다.
 이어 시행착오를 반복해 최적의 행동을 학습하는 ‘강화학습’을 적용해 로봇이 계단과 단차, 틈, 디딤돌 등 복잡한 3차원 지형에서도 상황에 맞는 보행 기술을 스스로 선택·전환하도록 했다.
 아울러 깊이 카메라와 라이다(LiDAR)를 결합해 로봇이 주변 환경과 목표 속도를 실시간 인식해 가장 적합한 보행 전략을 선택하도록 구현했다.
 연구팀은 개발한 제어 기술을 자체 제작한 사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드’에 탑재해 실내 장애물 코스와 KAIST 캠퍼스,숲길 등 실제 야외 환경에서도 성능을 검증했다.
 하운드는 계단과 잔디, 경사로가 포함된 도시형 지형뿐 아니라 쓰러진 나무, 노출된 뿌리, 낙엽길 등 비정형 자연 지형에서도 상황에 맞춰 보행 방식을 실시간 전환하며 안정적으로 이동했다.
 장애물이 포함된 험지에서는 순간 최고 시속 약 22㎞로 빠르고 안정적으로 이동했다.
 하운드는 지형과 목표 속도에 따라 대각선 다리를 번갈아 사용하는 ‘트롯’과 앞·뒷다리를 각각 함께 사용하는 도약형 보행인 ‘바운드’를 스스로 선택·전환했고, 걷기와 달리기, 점프, 단차 극복 등 다양한 움직임을 하나의 제어기 안에서 통합적으로 수행했다.
 박해원 교수는 “사족보행 로봇이 실내와 야외의 복잡하고 비정형적인 지형을 인식하고 상황에 맞는 보행 전략을 스스로 선택·전환할 수 있음을 보여준 성과”라며 “향후 재난 현장·국방 임무·산업시설 점검 등 험지 환경에서 피지컬 AI 기반 보행 로봇의 활용 가능성을 넓히는 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
 연구결과는 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스’ 지난 15일 표지 논문으로 실렸다.
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 <img alt="사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드’가 야외 환경에서 자율 보행을 하는 모습. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/dt/20260716171311413jsck.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="bqqNotZvW6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/16/dt/20260716171311413jsck.jpg" width="658">
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 사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드’가 야외 환경에서 자율 보행을 하는 모습. KAIST 제공.
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 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
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