사람이나 동물처럼 주변 환경을 스스로 판단해 걷기와 달리기, 점프 등 가장 적합한 보행 방식을 선택하는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

KAIST는 기계공학과 박해원 교수 연구팀이 하나의 제어기로 다양한 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하는 사족보행 로봇 제어기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 행동 사전학습 기반 트랜스포머 강화학습(APT-RL)을 적용해 로봇이 걷기와 달리기, 점프 등 다양한 보행 기술을 미리 익힌 뒤 지형과 장애물에 따라 가장 적합한 보행 방식을 스스로 선택하도록 구현했다. 특히 컴퓨터 시뮬레이션만으로 15.5시간 분량의 보행 학습 데이터를 단 8분 만에 생성해 기존 모션캡처 기반 학습보다 학습 효율을 크게 높였다.

또 깊이 카메라와 라이다(LiDAR)를 결합해 계단과 단차, 디딤돌, 숲길 등 복잡한 환경을 실시간으로 인식하고 상황에 맞는 보행 전략을 선택하도록 했다. 기존처럼 걷기와 달리기, 점프를 각각 제어하는 방식이 아니라 하나의 제어기로 자연스럽게 전환하는 것이 특징이다.

연구팀은 자체 개발한 사족보행 로봇 ‘KAIST 하운드(HOUND)’에 이 기술을 적용해 실내와 야외에서 성능을 검증했다. 하운드는 계단과 경사로, 숲길, 쓰러진 나무와 낙엽길 등 다양한 지형을 안정적으로 이동했으며, 험지에서는 순간 최고 초속 6m(시속 약 22㎞)의 속도를 기록했다.

연구팀은 이번 기술이 재난 현장과 국방, 산업시설 점검 등 사람이 접근하기 어려운 환경에서 활용되는 피지컬 인공지능(AI) 기반 보행 로봇의 핵심 기술이 될 것으로 기대했다.

이번 연구는 로봇 분야 세계 최고 권위 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’ 7월호 표지 논문으로 선정됐다. 연구논문은 강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소)과 KAIST 기계공학과 박재현 박사과정이 공동 제1저자로 참여했고 박해원 교수와 고려대 홍승우 교수가 공동 교신저자를 맡았다．