MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 연구팀은 다양한 지형에서 4족 보행 로봇이 축구공을 드리블하는 기술을 개발했다고 3일(현지 시각) 밝혔다.
MIT 연구팀은 중국 로봇기업 유니트리 로보틱스의 4족 보행 로봇 '고 1'(Go 1)을 대상으로 다양한 지형에서 축구공을 드리블하는 기술을 가르쳤다. ‘드리블봇’(DribbleBot)으로 명명된 이 로봇은 모래, 자갈, 진흙, 눈으로 덮인 지형에서 축구공을 드리블할 수 있다.
연구팀은 4족 보행 로봇이 축구공을 드리블하는 동안 다리를 작동시키는 방법을 가르치기위해 시뮬레이터 상에서 학습시켰다. 로봇은 실제 세계에서 훈련하는 것보다 시뮬레이터 상에서 더 빨리 다양한 지형에 대응할 수 있도록 훈련받았다.
연구팀은 시뮬레이터에 로봇과 다른 자산을 로드하고, 물리적 매개변수를 설정했다. 로봇 한대를 사용할 때 보다 4000배 빠른 속도로 4000대의 4족 보행 로봇을 병렬로 시뮬레이션할 수 있었다.
이 로봇은 축구공을 드리블하는 법을 전혀 모르는 상태에서 강화학습을 시작했다. 드리블을 잘 하면 보상을 주고, 엉망이면 부정적 보상을 제공했다. 이 방법을 사용해 로봇은 다리에 어떤 힘을 가해야 하는지 알 수 있었다.
가베 마골리스 박사과정 학생은 "강화학습 접근법은 로봇이 성공적인 드리블 동작을 학습할 수 있도록 좋은 보상을 설계해야 한다“며 "일단 보상을 설계하고 나면, 로봇은 시뮬레이터에서 수백일동안 학습한다. 시간이 지나면서 로봇은 원하는 속도에 맞춰 축구공을 점점 더 잘 조종하는 것을 배운다"고 말했다.
연구팀은 시스템에 내장된 복구 컨트롤러를 활용해 4족 보행 로봇에게 낯선 지형에 적응하고, 넘어졌을 때 복구하는 방법을 가르쳤다.
축구공은 포장도로, 눈길, 두꺼운 잔디 위에서 다르게 움직인다. 연구팀은 이 문제를 처리하기위해 로봇의 머리와 몸에 있는 카메라를 이용해 로봇에게 시각을 부여했다.
로봇은 다양한 지형에서 축구공을 드리블할 수 있지만, 아직 경사면, 계단 등 시뮬레이션 환경에선 훈련하지 않았다. 향후 도전해야 할 과제다.
이번 연구는 DARPA 머신커먼센스, MIT-IBM 왓슨AI연구소, 국립과학재단 인공지능 및 기반 상호작용연구소, 미 공군연구소, 미 공군 인공지능 액셀러레이터의 지원을 받았다.
장길수 ksjang@irobotnews.com
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