이탈리아 트렌토대, 로봇 경로계획 위한 새 프레임워크 개발

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▲ 로봇이 고정 장애물을 피해가면서 '인간 리더'를 따라간다.(사진=토렌트대)

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이탈리아 트렌토대학(University of Trento) 연구팀이 로봇의 경로계획을 위한 대체 프레임워크를 개발했다고 테크익스플로어가 9일(현지 시각) 보도했다.

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로봇이 안전한 경로 계획을 수립하는데는 일반적으로 2가지의 범주가 존재한다. 첫 번째 유형은 로봇의 제어를 전적으로 훈련된 인간 사용자에게 맡기는 것으로, 이들은 로봇의 움직임을 감시하고 이동 궤적을 결정한다.

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두 번째 유형은 로봇 스스로가 경로를 개척하고 자율적으로 움직이도록 훈련하는 것이다. 두번째 유형은 좋은 성과물을 낼 수 있지만 사람이나 동물들이 많은 복잡한 공간에선 신뢰성이 떨어진다. 만족할만한 성과를 내기위해선 고가의 하드웨어나 센서를 채택해야 한다.

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트렌토대 연구진이 개발한 새로운 프레임워크는 로봇이 자신의 앞을 걸어가는 '인간 리더(human leader)'를 따라가는 것만으로, 안전 경로를 확인하고, 학습하는 방식이다. 연구팀은 이번 연구 성과를 ‘아카이브(arXiv)’에 게재했다.

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이번 연구를 주도한 알레산드로 안토누치는 "구조화되어 있지 않고, 사람이 많이 존재하는 작업 환경에서 로봇이 인간 작업자를 따라가는 데 가장 중요한 것은 안전을 확보하는 것이다“라며 ”이번 연구의 주된 목표는 로봇의 경로 계획 루틴을 사람에게 위임하되, 사람들은 오로지 경로를 선택하는데만 집중하고 로봇은 이동경로를 암기한후 향후 임무 수행시 재사용하는 것이다"라고 말했다.

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▲ 로봇이 '인간 리더'를 인식해 따라간다.(사진=트렌토대)

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트렌토대학 연구팀이 개발한 접근 방식은 경로계획 작업을 크게 단순화하기 때문에 특별히 고가의 센서나 첨단 소프트웨어 구성요소를 필요로 하지 않는다고 한다. 기본적으로 이 프레임워크는 로봇이 '인간 리더'를 인식해 그의 움직임을 찾고 추적하는 데 있다.

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안토누치는 "레이저 스캐너와 심도 카메라 기반의 특별한 센서융합 기술이 로봇으로 하여금 주변 인물과 인간 리더를 구별하도록 해 추적의 일관성을 보장한다"라고 말했다. 또한 "로봇 주변 실체들에 대한 정확한 거리 측정이 가능해 로봇이 정적인 장애물과 충돌하기 전에 정확히 정지하기 때문에 안전성을 보장할수 있다"고 설명했다.

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이 프레임워크는 모듈 구조를 갖고 있어 전체적인 디자인을 변경하지 않고도 모듈을 추가하거나 제거하는 방식으로 수정 및 개선이 가능하다. 또 저렴한 센서를 채택했음에도 주목할만한 성능을 보였다는 설명이다.

연구팀은 새로운 접근법이 구조화되어 있지 않은 환경에서 안전하고 효율적으로 탐색할 수 있는 저비용 모바일 로봇의 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대했다. 고가의 센서, 하드웨어, 소프트웨어를 사용하지 않기 때문에 프레임워크는 실제 환경에서 구현하기 쉬워야 한다고 연구팀은 강조했다.

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안토누치는 "다음 연구는 로봇과 인간 사이의 상호작용을 개선하는 데 초점을 맞출 것"이라며 "현재는 로봇이 이동 중에 장애물을 발견하면 안전을 존중하고 정지할 수 밖에 없다. 로봇과 미리 소통할 수 있는 웨어러블 장치를 인간 리더에게 추가하는 방안을 고려하고 있다“고 말했다.

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장길수 ksjang@irobotnews.com

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