초속 3미터의 속도로 모래사장을 달리는 다재다능한 로보도그

[아름이]

초속 3미터의 속도로 모래사장을 달리는 다재다능한 로보도그
날짜:
2023년 1월 26일
원천:
한국과학기술원(KAIST)
요약:
균형을 잃지 않고 모래사장을 따라 달리고 잔디밭을 걷고 딱딱한 바닥 추적 필드로 돌아올 수 있는 새로운 로봇 개 가족 'RaiBo'를 만나보세요.

KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 모래사장과 같이 변형이 심한 지형에서도 민첩하게 꿋꿋하게 걸을 수 있는 4족 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.

황보 교수 연구팀은 모래와 같은 알갱이 물질로 이루어진 지상에서 보행 로봇이 받는 힘을 모델링하고 이를 4족 보행 로봇을 통해 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한 연구팀은 동시에 보행하면서 사전 정보 없이 다양한 종류의 지면에 적응하는데 필요한 실시간 의사결정에 적합한 인공신경망 구조를 연구해 강화학습에 적용했다. 훈련된 신경망 제어기는 모래사장에서도 고속 이동이 가능하고, 공기처럼 부드러운 땅에서도 걷고 회전하는 등 변화하는 지형에서도 견고함을 입증해 4족 보행 로봇의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다. 균형을 잃지 않는 매트리스.

이 연구는 Ph.D. KAIST 기계공학과 최수영 학생이 제1저자로 Science Robotics 1월호에 게재되었습니다 . (논문 제목: 변형 가능한 지형에서 네발 보행 학습하기).

강화 학습은 임의의 상황에서 다양한 행동의 결과에 대한 데이터를 수집하고 해당 데이터 집합을 활용하여 작업을 수행하는 기계를 만드는 데 사용되는 AI 학습 방법입니다. 강화학습에 필요한 데이터의 양이 방대하기 때문에 실제 환경의 물리적 현상에 근접한 시뮬레이션을 통해 데이터를 수집하는 방법이 널리 사용되고 있다.

특히, 보행 로봇 분야의 학습 기반 제어기는 시뮬레이션을 통해 수집된 데이터를 통해 학습 후 실제 환경에 적용되어 다양한 지형에서 성공적으로 보행 제어를 수행하고 있다.

그러나 실제 환경과 학습된 시뮬레이션 환경이 다를 경우 학습 기반 제어기의 성능이 급격히 떨어지므로 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라서 변형 지형에서 균형을 유지할 수 있는 학습 기반 제어기를 만들기 위해서는 시뮬레이터가 유사한 접촉 경험을 제공해야 합니다.

연구팀은 기존 연구에서 정의한 과립매질의 부가적인 질량효과를 고려한 지면반력모델을 기반으로 보행체의 운동역학에서 접촉 시 발생하는 힘을 예측한 접촉모델을 정의했다.

또한 각 시간 단계에서 하나 또는 여러 개의 접촉에서 발생하는 힘을 계산하여 변형 지형을 효율적으로 시뮬레이션했습니다.

연구팀은 또 로봇 센서에서 나오는 시계열 데이터를 분석하는 순환신경망을 이용해 지면 특성을 암묵적으로 예측하는 인공신경망 구조도 소개했다.

연구팀이 직접 제작한 로봇 '라이보'에 학습된 컨트롤러를 탑재해 로봇의 발이 모래에 완전히 잠긴 모래사장에서 최대 3.03m/s의 고속 보행을 보였다. 잔디밭, 육상트랙 등 딱딱한 지면에 적용해도 별도의 프로그래밍이나 제어 알고리즘 수정 없이 지면의 특성에 적응해 안정적으로 달릴 수 있었다.

또한 에어 매트리스 위에서 1.54rad/s(초당 약 90°)로 안정적으로 회전하며 지형이 갑자기 부드러워지는 상황에서도 빠른 적응력을 발휘했다.

연구팀은 지면이 단단하다고 가정한 컨트롤러와 비교하여 학습 과정에서 적절한 접촉 경험을 제공하는 것이 중요함을 입증했으며, 제안된 순환 신경망이 지면의 특성에 따라 컨트롤러의 보행 방식을 수정함을 증명했다.

연구팀이 개발한 시뮬레이션 및 학습 방법론은 다양한 보행 로봇이 동작할 수 있는 지형의 범위를 넓혀 로봇이 실제 작업을 수행하는 데 기여할 것으로 기대된다.

제1저자인 최수영 박사는 “변형 지형에 적용하기 위해서는 실제 변형 지반과 밀착 체험이 가능한 학습 기반 컨트롤러를 제공하는 것이 필수적임을 보였다”고 말했다. 이어 “제안한 컨트롤러는 지형에 대한 사전 정보 없이도 사용할 수 있어 다양한 로봇 보행 연구에 적용할 수 있다”고 덧붙였다.

본 연구는 삼성전자 삼성리서치펀딩인큐베이션센터의 지원으로 수행되었습니다.

출처 : https://www.sciencedaily.com/