Watch this robot dog scramble over tricky terrain just by using its camera

내장 카메라에 의존해 복잡한 지형을 오르내리는 로봇개 등장

내장된 지도를 기반으로 움직이는 대부분의 로봇과 달리 이 4족 보행 로봇은 컴퓨터 비전과 강화학습을 통해 움직인다.

아나녜 아가왈(Ananye Agarwal)이 카네기멜론 대학(Carnegie Mellon University) 근처 공원으로 그의 개를 데리고 나와 계단을 오르내리게 하자 다른 개들이 모두 가던 길을 멈추고 그 개를 응시했다.  

아가왈이 데리고 나온 개는 다름 아닌 로봇, 그것도 아주 특별한 로봇이었기 때문이다. 주로 내장된 지도에 의존해 움직이는 다른 로봇들과 달리 이 로봇은 내장 카메라를 이용한다. 카네기멜론대에서 박사 과정을 밟고 있는 아가왈 등 연구진은 컴퓨터 비전과 강화학습을 통해 복잡한 지형에서도 걸을 수 있는 로봇 보행 기술을 개발했다. 연구진은 이 로봇이 실제상황에 더 쉽게 적응하여 유용하게 사용될 수 있기를 기대한다.

컴퓨터 비전이란 컴퓨터를 사용해 인간의 시각적인 인식 능력 일반을 재현하는 걸 말하고, 강화학습이란 수많은 시행착오를 기반으로 시스템을 개선하는 기술을 의미한다.

이 4족 보행 로봇 연구에 참여한 아시시 쿠말(Ashish Kumar) UC버클리(UC Berkeley) 대학원생에 따르면 보스턴다이나믹스의 ‘스팟(Spot)’을 비롯해 시중에 나와 있는 기존 로봇들과 달리 이 로봇이 주어진 상황에서 카메라만을 이용해 자신의 움직임을 결정한다. 이 내용은 12월에 열리는 로봇기술학회(Conference on Robot Learning)에서 발표될 예정이다. 이전까지 카메라를 이용해 로봇의 움직임을 판단하는 방식은 평평한 지형에 제한됐지만 이 로봇은 계단을 오르거나, 돌을 딛거나, 틈새를 뛰어넘는 등 여러 상황에 적응할 수 있도록 개발되었다.

이 로봇은 가상 세계 속에서 다양한 환경을 돌아다니도록 훈련받은 덕분에 공원을 거닐거나 계단을 오르내리는 방법을 알고 있다. 그리고 실제상황에서는 전면에 위치한 한 개의 카메라로 시각 정보를 받아들이면서 움직인다. 또한 강화학습을 통해 계단이나 울퉁불퉁한 지면 같은 환경에 적응하기 위해 걸음걸이를 조정하는 방법도 배웠다.

연구에 참여한 디팍 파탁(Deepak Pathak) 카네기멜론대 조교수는 로봇이 내장된 지도 없이 다닐 수 있게 되면 보행 능력의 안정성이 더욱 향상될 것으로 기대한다. 지도에 오류가 있을 위험에서 벗어나기 때문이다.

지에 탄(Jie Tan) 구글 연구원은 로봇이 사진만 보고 주변 환경을 인식하여 정확하고 균형 잡힌 움직임을 보이기가 여간 어렵지 않다고 말한다. 그의 경험상 이처럼 작은 저가형 로봇이 인상적인 기동성을 보여준 것은 처음이란 것이다.

워싱턴 대학에서 기계학습과 로봇 제어를 연구하는 관야 시(Guanya Shi) 연구원은 연구팀이 “로봇 학습과 자율성 분야에서 금자탑을 쌓았다”고 평가했다.

기계학습과 로봇공학 분야에서 일하는 악샤라 라이(Akshara Rai) 페이스북 AI 리서치(FAIR) 연구원도 관야와 같은 의견이다. 그는 이번 성과를 두고 “인지형 보행 로봇(perceptive legged robot)의 제작과 실제상황 투입을 위한 전도유망한 발전을 보여주었다”고 말했다. 그러나 그는 “이 연구가 로봇의 보행 방식을 향상시켰지만 로봇이 보행 경로를 미리 파악하는 데에는 그다지 도움이 되지 않는다”며 “내비게이션은 로봇을 실제상황에 사용함에 있어 중요한 기능”이라고 덧붙였다.

훗날 로봇개가 공원을 활보하거나 집 안에서 심부름을 할 수 있기 위해서는 더 많은 기술이 개발돼야 한다. 탄은 이 로봇이 전면 카메라를 통해 깊이를 파악할 수 있더라도 미끄러운 바닥이나 우거진 수풀 같은 환경에 적절히 대처하지 못해 웅덩이나 진흙에 빠질 수 있다고 경고했다.

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