4족 보행 로봇, 이젠 스케이트보드도 탄다

 

▲ 네발 로봇이 스케이트보드를 타고 있다.(사진=미시건대)

 

美 미시건대 ‘컬리 랩(CURLY Lab·Computational Autonomy and Robotics Laboratory)’과 중국 선전에 위치한 ‘남방과기대’ 공동 연구팀은 4족 보행 로봇이 스케이트보드를 타는 기술을 구현했다고 밝혔다.

 

테크엑스플로어 보도에 따르면 미시건대-남방과기대 공동 연구팀은 강화학습 기반 프레임워크를 활용해 다리 달린 로봇이 스케이트보드를 탈 수 있는 기술을 구현했다. 연구팀은 이번 연구 성과를 출판전 논문 공개 사이트인 ‘아카이브(arXiv)’에 발표했다.(논문 제목:Discrete-Time Hybrid Automata Learning: Legged Locomotion Meets Skateboarding)

이번에 개발한 강화학습 기반 프레임워크는 스케이트 보드 타는 동작뿐 아니라 주변 물체와의 물리적 접촉을 수반하는 복잡한 다른 ‘실제 동작’을 에뮬레이션하는 데에도 사용될 수 있다고 연구팀은 밝혔다.

 

연구팀은 “이번 연구의 주요 목표는 다리 달린 로봇이 스케이트보드를 포함해 ‘접촉 유도 동작(contact-guided motions)‘을 수행할 수 있도록 하는 것이었다. 이를 위해 ’DHAL(discrete-time hybrid automata learning)‘이라는 새로운 강화학습 프레임워크를 개발했다”고 말했다.

 

연구팀은 DHAL을 테스트하기위해 4족 보행 로봇이 스케이트보드에 부드럽게 발을 디디고, 빠르게 전진하면서 뒤에 있는 작은 카트를 끌 수 있다는 사실을 발견했다. 공개된 동영상에 따르면 로봇은 스케이드 보드를 타고, 눈길, 급경사, 계단 등을 민첩하게 이동할 수 있다.

 

연구팀은 새로운 강화 학습 프레임워크가 곧 다리 달린 로봇을 실제로 배치할 수 있는 새로운 가능성을 열어줄 것이라고 밝혔다. 예를 들어 로봇이 스케이트보드를 이용해 도시 환경이나 제조 시설에서 소포를 배달하는 등 작업을 수행할 수 있다는 것이다.

 

또한 “이번에 개발된 프레임워크를 여러 손가락이나 팔로 물체를 조작하는 등 다른 시나리오에도 적용할 계획이다. DHAL은 접촉을 더 정확하게 예측하며, 계획 및 제어 알고리즘으로 하여금 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 할 것이다”라고 말했다.

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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