실시간 탄성 제어해 떨어지는 공 트래핑하도록 로봇 학습시키는데 성공

[기계신문] 최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다.

이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고, 점프를 하여 장애물을 넘고, 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대되었다. 그러나 이런 동작이 가능해진 유연한 로봇에게 이런 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다.

이러한 가운데, 한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호를 이용하여 사람이 시연을 통해 “유연한 로봇”을 학습시키는 방법을 개발했다.

연구팀은 표면 근전도 신호(surface electromyogram, sEMG)를 이용해 로봇의 탄성을 조절할 수 있는 기술을 바탕으로. 사람이 직접 시연을 통해 로봇의 탄성까지 함께 학습할 수 있는 방법을 제안하였다.

사람의 근육은 단순히 힘을 발생시키는 것 이외에도, 관절에 서로 상반된 작용을 하는 근육들을 동시에 활성화하여 해당 관절의 탄성을 조절할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이를 이용하여 sEMG 신호로부터 동시 활성화된 정도를 추정하고 이를 통해 사람이 로봇의 탄성을 실시간으로 결정할 수 있게 된다.

기존의 일반적인 시연을 통한 학습에서는 로봇의 위치나 속도만을 결정하였으나, 연구팀은 여기에 sEMG를 활용하여 탄성까지 포함해 학습하는 방법을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 수직 방향으로 움직이며 탄성까지 조절할 수 있는 로봇을 개발하였고, 그 위에서 테니스 공을 떨어뜨리는 장치를 제작하여 부착하였다.

여기에 사람이 sEMG 전극과 IMU 센서를 착용하여 로봇의 위치, 속도와 더불어 탄성까지 실시간으로 제어할 수 있는 환경을 꾸몄으며, 떨어지는 공을 단지 수직으로 움직이는 단단한 판 위에 크게 튀기지 않도록 트래핑하는 작업을 반복적으로 시연하여 학습시키는데 성공하였다.

김기훈 박사는 "이번 연구는 사람이 직접 시연을 하여 유연한 로봇에게 탄성의 조절을 필요로 하는 동적인 작업을 학습시킬 수 있다는 것을 보여준 의미 있는 연구"라며 "이를 통해 로봇이 기존에 할 수 없었던 새로운 작업을 가능하게 할 것으로 기대된다"고 밝혔다.