바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 재난 현장이나 산악 지형 등 비정형 지형에서도 외란에 흔들리지 않고 안정적으로 주행할 수 있는 지능형 4족 보행 로봇을 개발할 수 없을까?
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비정형 지형 주행의 한계: 기존의 모바일 로봇 중 바퀴형 로봇은 계단, 장애물, 경사면과 같은 불규칙한 지면에서는 이동에 명확한 한계가 있어 산악 지형 등에서 활용하기 어렵습니다.
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모델 기반 제어의 불확실성: 기존 4족 보행 로봇에 주로 쓰이던 수학적 모델 기반 제어는 복잡한 지면 변화나 예상치 못한 외부 충격, 불규칙한 마찰력 등 실제 환경의 외란을 완벽히 수식으로 정형화하여 대응하기 어렵다는 한계가 존재합니다.
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중대형 상용 플랫폼의 높은 진입 장벽: Spot이나 ANYmal 등 우수한 탑재 능력과 성능을 갖춘 중대형 상용 플랫폼은 가격이 매우 높으며, 연구 목적에 맞춰 기구 구조나 저수준 제어를 자유롭게 확장 및 개조하기 어렵습니다.
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소형·오픈소스 플랫폼의 성능 부족: 기존 소형 및 오픈소스 4족 보행 로봇(Go2 등)은 가격이 저렴하고 접근성이 좋으나 구조 강성과 내열성이 취약하며, 단차 극복 능력이 약 15~16cm에 불과해 일상적인 계단(단높이 18cm 기준) 극복에 한계가 있고 탑재중량이 낮아 센서나 연산 장치 등의 추가 탑재가 어렵습니다.
기존 방식의 문제점
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바퀴형 이동 방식은 계단, 경사면, 불규칙한 지면 등 비정형 지형에서 기동력이 급격히 저하되거나 이동이 불가능합니다.
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수학적 수식에 의존하는 모델 기반 제어 방식은 실제 환경에서 발생하는 예측 불가능한 외부 충격이나 지면 마찰력 변화에 강건하게 대응하지 못합니다.
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기존의 고성능 중대형 4족 보행 로봇은 도입 비용이 지나치게 높고 폐쇄적인 시스템으로 인해 사용자가 원하는 특정 센서나 알고리즘을 자유롭게 통합(커스텀)하기 어렵습니다.
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기존의 저가형 소형 4족 보행 로봇은 낮은 모터 토크와 작은 본체 크기로 인해 탑재 중량이 부족하고, 금속 대비 구조 강성이 떨어져 험지 주행 시 파손 위험 및 장시간 구동에 취약합니다.
핵심 아이디어
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바퀴형 로봇의 이동 한계를 극복하기 위해 네 개의 다리를 이용해 지면 변화에 유연하게 대응하는 4족 보행 구조 채택.
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수식으로 정형화하기 어려운 외부 충격이나 지면 마찰력 변화에 스스로 적응할 수 있도록 강화학습 기반의 보행 제어 시스템 도입.
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무릎 관절(Knee motor) 구동을 위한 평행 링크 구조를 적용하고 모터를 상부에 배치하여 다리 말단부 질량 및 관성 부하 최소화.
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RobStride 03 모터를 구동계로 활용하며 로봇 본체와 다리를 금속 기반 구조로 설계해 10kg의 탑재 중량과 우수한 구조 강성 확보.
활용된 핵심 기술 또는 이론
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마르코프 결정 과정(MDP) 기반의 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘과 Actor-Critic 신경망 구조를 활용한 강화학습 제어 이론.
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NVIDIA Isaac Simulator를 이용한 GPU 기반 병렬 학습 및 RecurDyn 동역학 해석, Python/ROS 2 통합을 통한 보행 정책 시스템 구현.
기존 방식과의 차별성
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수학적 모델 기반 제어를 사용하는 로봇과 달리, 로봇이 환경 데이터를 직접 경험하고 최적의 전략을 스스로 도출하는 강화학습을 통해 비선형적 지형에서의 강인성을 극대화함.
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플라스틱 3D 프린팅 위주의 소형 오픈소스 로봇이 가지는 내구성 한계를 금속 소재 구조 설계로 극복하여, 고하중 조건 및 장시간 구동에서의 기계적 안정성을 보장함.
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최대 단차 극복 높이가 약 15cm 수준인 기존 소형 상용 로봇과 차별화하여, 다리 길이를 30cm로 설계함으로써 18cm 규격의 일상적인 계단을 여유 있게 극복할 수 있음.
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특정 목적에 국한되고 가격이 높은 중대형 상용 플랫폼(예: Spot)에 비해 경제성을 갖추면서도 10kg의 탑재 능력을 확보하여, 다양한 센서와 임무 장비를 싣고 자유롭게 개조할 수 있는 확장성을 제공함.
문제 해결 과정
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목표 사양(질량 24.0kg, 다리 길이 30cm, 최대 토크 60Nm 등)을 우선 설정하고, 단순화 CAD 모델을 이용해 각 링크의 관성 파라미터를 산출하여 1차 기본적인 보행 가능성을 검증했습니다.
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프레임 형상, 부품 간섭, 실제 부품의 질량 분포 등을 반영한 상세 CAD 모델을 제작한 뒤, RecurDyn 동역학 해석을 통해 관절별 요구 토크 및 속도 특성을 분석하는 2차 검증을 수행했습니다.
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엔트로피 보너스가 추가된 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘 기반의 강화학습 환경(NVIDIA Isaac)을 구축하고, 속도 추종, 자세 유지, 관절 토크 패널티 등을 고려한 보상함수를 통해 보행 정책(Policy)을 학습시켰습니다.
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해석 및 학습 결과를 바탕으로 최종 하드웨어를 제작 및 조립하였으며, 이후 3D LiDAR와 IMU 등에서 수집한 센서 데이터 처리 과정과 연계하여 모의 비정형 지형에서의 주행 안정성 테스트 및 문제점 보완을 진행했습니다.
최종 사용자
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카메라, LiDAR, 연산장치 등을 탑재하여 새로운 자율주행 알고리즘이나 환경 인지 기술을 테스트하고자 하는 로봇 공학 관련 대학 및 연구기관 소속 연구원.
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일반 바퀴형 로봇으로는 접근하기 어려운 험지, 붕괴 현장, 산악 지형 등에서 위험한 탐사 임무를 수행해야 하는 재난 구조대원.
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계단, 불규칙한 바닥, 단차 등 복잡하고 변화가 많은 장애물이 존재하는 환경에서 시설물 점검 및 안전 자율 순찰 임무를 담당하는 산업 현장 관리자.
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고가의 상용 4족 보행 플랫폼 도입에 비용적 부담을 느끼면서도, 연구 개발을 위해 자유로운 기구 개조와 제어 권한(오픈소스 수준)이 필요한 중소 규모의 로봇 응용 기업.
기대효과
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강화학습 제어를 통해 평지 중심의 이동을 넘어 계단, 단차, 경사면과 같은 비정형 지형 및 예상치 못한 외란 상황에서도 전도 없이 안정적으로 주행할 수 있는 향상된 기동성을 제공합니다.
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고가의 중대형 상용 플랫폼에 비해 경제적인 비용으로 도입이 가능하며, 사용자 목적에 맞추어 하드웨어 개조나 알고리즘 확장이 자유로운 연구용 플랫폼으로 활용할 수 있습니다.
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금속 기반의 구조 설계를 통해 기존 소형·플라스틱 기반 플랫폼이 가지는 구조 강성 및 내열성 한계를 극복하고, 장시간 구동과 험지 하중을 견딜 수 있는 내구성을 보장합니다.
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10kg의 충분한 탑재 여유를 확보하여 센서, 배터리, 매니퓰레이터 등 다양한 임무 장비를 무리 없이 장착할 수 있으므로 자율주행, 탐사, 순찰 등 다목적 응용 분야로의 확장이 용이합니다.
참여 정보
팀명
mechadrup
수강 교과목
캡스톤디자인 I
지도 교수
한성지
참여 개발자
김건호(메카트로닉스공학과),김기훈(메카트로닉스공학과),신민섭(메카트로닉스공학과)
