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‘드림워커’, MIT, CMU를 제치고 1등하다
최근 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오를 수 있는 보행로봇 제어기인‘드림워크(DreamWaQ)’를 장착한 KAIST 자율보행로봇이 국제 사족보행 로봇 경진대회에서 1등을 하여 화제다.
전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇 연구실)이 ‘23. 5. 29 ~ 6.2 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 주최한 사족로봇 자율보행 경진대회(Quadruped Robot Challenge, QRC)에서 현지 시간 6월 1일 압도적인 점수 차를 보이며 우승을 거두었다고 밝혔다.
명현 교수 연구팀은 독자적으로 개발한 단위 기술들을 체계적으로 통합 및 최적화하여, 전 세계에서 한국을 포함한 미국, 홍콩, 이탈리아, 프랑스 등 총 11개 팀이 참여하고 7개의 팀이 본선에 진출한 QRC에서 성공적인 자율보행을 선보였으며 최종 6개의 팀이 참여한 결승전에서 총점 246점을 거두었다. 이는 60점을 획득한 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 4배 이상으로, 사실상 압도적인 차이로 따돌리며 우승을 거머쥐었다 (1위: KAIST, Team DreamSTEP, 2위: MIT, 3위: 카네기멜론 대학(CMU)). KAIST 팀은 소형 사족 보행 로봇을 사용하였으나 가장 빠르게 움직이며 가장 높은 점수를 획득하였다는 점도 주목할만하다. 결승전에서 원격 수동 조작을 위주로 한 팀들이 평균 약 49분의 완주 시간을 기록한 반면, KAIST 팀은 자율 보행 위주로 41분 52초의 완주 시간을 기록하였다 (2위 MIT는 원격조작으로 45분 32초). 동 대회에 우승한 본 연구팀은 약 2,000만원 상당의 보행 로봇을 수여받았고, 약 300만원 상당의 보조금을 받을 예정이다.
조종자가 조종기 조작을 통해 로봇을 쉽게 조종할 수 있지만, 로봇이 가시거리를 벗어나면 별도의 통신을 통해 수신된 센서 정보를 이용해 로봇의 상태를 사람이 추측하며 로봇을 조종해야 한다. 하지만, 통신 지연이나 두절로 인해 센서 정보 취득이 원활하지 못한 경우가 발생할 수 있고, 이럴 경우 제어가 어렵다는 단점이 존재한다.
이러한 문제점을 해결해 주는 것이 다름 아닌 자율보행 기술이다. 자율보행 시스템 구축을 위해서는 제어기뿐 아니라, 로봇의 위치와 주변 환경을 추정하는 기술과 이동 경로를 계획하는 기술의 개발도 함께 요구된다. 이러한 여러 단위 기술들의 개발이 필수적이기에, 세계적으로도 완성도 높은 자율보행 기술을 확보한 연구팀은 손에 꼽힐 정도이다.
연구팀은 다양한 환경에서의 자율보행을 위하여 카메라, 3차원 라이다(LiDAR) 센서, 관성 센서(IMU), 관절 센서로부터 획득된 정보를 모두 융합하여 사용하였다. 많은 센서를 사용했음에도 불구하고, 미니컴퓨터 하나에서 강인하고 정확한 위치 추정뿐 아니라 주변 환경 인지와 경로 계획까지 실시간으로 진행될 수 있도록 효율적인 시스템을 구축하였다.
로봇 주변의 지형 지도를 작성하는 기술은 고가의 LiDAR 센서에만 의존하지 않고, 상대적으로 저렴한 깊이 카메라로 대체할 수 있다. 추정된 로봇 위치의 주변 지형 지도를 빈틈없이 매끄럽게 작성하고, 이 지도를 활용해 안전한 지형을 스스로 판단해 보행할 수 있도록 적합한 경로를 계획한다. 드림워크가 탑재된 로봇이 극복할 수 있는 최대 단차와 로봇의 크기를 고려하여 경로를 계획하여 로봇이 넘어지는 상황은 최소화한다. 그러나 혹여 보행 중 넘어질 때도, 자동으로 다시 일어나 임무를 수행할 수 있도록 하나 강화학습 기반의 재회복 (Fall recovery) 기술도 자체 개발하여 탑재하였다.
명현 교수는 “ 동 경진대회에서 사용된 제어기인 드림워크 뿐 아니라, 로봇 주변의 환경을 인지하고 적절한 경로를 찾을 수 있도록 하는 기술 모두 본 연구팀이 독자적으로 개발한 기술로, 국내 로봇 산업 경쟁력 제고에 이바지할 것으로 기대된다”고 전했다.
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
KAIST DreamSTEP 팀의 구성원:
명현 교수 (지도교수), 유병호 박사과정 (팀장), 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정, 김예은 박사과정, 오민호 박사과정, 마심 케빈 크리스티안센(Marsim Kevin Christiansen) 석박사통합과정, 이현우 박사과정, 이승재 석사과정, 이동규 석사과정
2023.06.07 조회수 8620 -
드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29 조회수 5537