KAIST, 고양이 보행 착안한 고속 네비게이션 프레임워크 개발“재난·산악 수색 등 실전 임무 투입 기대”…‘Science Robotics 5월호’ 게재
  • ▲ KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀이 개발한 사족보행 로봇 라이보(Raibo). 라이보는 계단, 틈, 벽, 잔해 등 불연속적이고 복잡한 극한 지형에서도 고속으로 이동할 수 있다.ⓒKAIST
    ▲ KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀이 개발한 사족보행 로봇 라이보(Raibo). 라이보는 계단, 틈, 벽, 잔해 등 불연속적이고 복잡한 극한 지형에서도 고속으로 이동할 수 있다.ⓒKAIST
    불연속적이고 복잡한 지형에서도 시속 14.4㎞로 질주하는 사족보행 로봇이 나왔다. 

    수직 벽을 달리고 1.3m 폭을 뛰어넘으며, 징검다리 위를 빠르게 통과하는 ‘라이보(Raibo)’가 재난 탐색이나 산악 수색 등 실제 임무 수행에 본격 투입될 날이 머지않았다.

    KAIST(총장 이광형)는 3일 기계공학과 황보제민 교수 연구팀이 복잡하고 불연속적인 지형에서 고속 보행이 가능한 사족보행 로봇 내비게이션 프레임워크를 개발했다고 밝혔다.

    연구팀은 로봇이 장애물과 틈, 벽 등 복잡한 지형을 빠르고 안정적으로 통과하도록 두 단계 구조의 내비게이션 시스템을 설계했다. 첫 번째는 발 디딤 위치(foothold)를 계획하는 ‘플래너(planner)’, 두 번째는 그 위치를 정확히 따라가는 ‘트래커(tracker)’로 구성된다.

    플래너는 신경망 기반 샘플링 최적화 방식으로 물리적으로 가능한 발 디딤 위치를 빠르게 탐색하고 시뮬레이션을 통해 최적 경로를 검증한다. 기존 기술보다 계산 복잡도를 대폭 줄였으며, 고양이 보행에서 착안해 앞발 자리를 뒷발이 따라 딛는 구조를 도입해 효율성을 더욱 높였다.
  • ▲ 황보제민 교수(맨 앞줄 오른쪽 두번째) 연구팀이 사족보행 로봇 라이보(Aaibo)와 기념촬영을 하고 있다.ⓒKAIST
    ▲ 황보제민 교수(맨 앞줄 오른쪽 두번째) 연구팀이 사족보행 로봇 라이보(Aaibo)와 기념촬영을 하고 있다.ⓒKAIST
    트래커는 강화학습을 통해 계획된 지점에 정확히 발을 디딜 수 있도록 학습된다. 이 과정에서 난이도 조절이 가능한 ‘맵 생성기(map generator)’를 함께 사용해 실제 환경 적응 능력을 높였다. 두 모듈은 상호 보완적으로 설계돼 계획 속도와 안정성 면에서 우수한 성능을 입증했다.

    연구팀은 “징검다리, 경사, 계단이 혼합된 낯선 지형에서도 범용적으로 작동하며 고속 주행 능력을 확보했다”고 설명했다.

    황보제민 교수는 “기존에 상당히 큰 계산량을 요구하던 불연속 지형에서의 고속 네비게이션 문제를 오직 발자국의 위치를 어떻게 선정하는가의 간단한 관점으로 접근했고, 고양이의 발디딤에서 착안해 앞발이 디딘 곳을 뒷발이 딛도록 해 계산량을 획기적으로 줄일 수 있었다. 보행 로봇이 극복할 수 있는 불연속 지형의 범위를 획기적으로 넓히고, 이를 고속으로 주행할 수 있도록 해 로봇이 재난현장 탐색이나 산악 수색 등 실제적 임무를 수행하는 데에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

    이번 연구 성과는 국제 학술지 사이언스 로보틱스(Science Robotics) 2025년 5월호에 게재됐다.