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[IT뉴스]마라톤 완주 도전하는 해변 달리던 사족보행 로봇 '라이보'

온카뱅크관리자

2024-11-15 10:26:14

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="tVTU5Sg25w">
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="FJ34BtsdYD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난 9월 2024 금산인삼축제 마라톤을 참여한 KAIST 황보제민 교수(앞줄 오른쪽 두 번째) 연구팀 단체사진. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/dongascience/20241115102619558hvhz.png" data-org-width="680" dmcf-mid="XN4rje7vXO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/dongascience/20241115102619558hvhz.png" width="658"></p>
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            지난 9월 2024 금산인삼축제 마라톤을 참여한 KAIST 황보제민 교수(앞줄 오른쪽 두 번째) 연구팀 단체사진. KAIST 제공
           </figcaption>
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          <p dmcf-pid="3i08bFOJXE" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진이 개발한 사족보행 로봇 ‘라이보’가 사족보행 로봇 최초로 마라톤 풀코스 완주에 도전한다. 모래사장 같은 변형하는 지형에서 민첩한 주행능력을 보인 라이보는 이번 마라톤 완주를 통해 도심 환경에서의 우수한 장거리 주행 능력을 선보일 예정이다.</p>
          <p dmcf-pid="0np6K3Ii1k" dmcf-ptype="general">KAIST는 황보제민 기계공학과 교수 연구팀이 새롭게 개발한 사족보행 로봇 '라이보 2'가 17일 오전 상주시민운동장에서 열리는 ‘2024 상주곶감마라톤 풀코스’에서 42.195킬로미터(km) 완주에 도전한다고 15일 밝혔다.</p>
          <p dmcf-pid="pR127ZwMXc" dmcf-ptype="general">기존 사족보행 로봇의 최장 주행거리가 20km에 그쳤던 것과 비교하면 두 배가 넘는 거리다. 앞서 KAIST 연구진은 1회 충전으로 43km 연속 보행이 가능한 로봇을 개발해 교내 대운동장에서 저장된 경로를 따라 보행하는 방식으로 4시간 40분에 걸쳐 완주하는 데 성공했다. 연구팀은 이번 마라톤에 참여해 실제 도심 환경에서 보행 성능을 입증할 예정이다.</p>
          <p dmcf-pid="UetVz5rRXA" dmcf-ptype="general">그동안 보행 로봇의 주행거리는 대부분 실험실 내 통제된 환경에서 측정되거나 이론상의 수치에 그쳤다. 이번 도전은 실제 도심 환경에서 일반인들과 함께 달리며 기록을 측정하게 된다. 사족보행 로봇의 실용화 가능성을 실제 환경에서 검증하는 첫 시도가 될 전망이다. 사족보행 로봇은 얼음, 모래, 산악 지형 등 험지에서도 안정적인 보행이 가능하다는 장점이 있지만 짧은 주행거리와 운용 시간이 한계로 지적됐다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="uKl3HCnbGj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="라이보2의 보행 중 다리 자세 변화 과정. 발의 지면 접촉 속도를 줄여 충돌 에너지를 줄였으며 접촉 도중 몸의 자세 이동 시 미끄러짐을 최소화하며 운동에너지를 직선 구간으로 유지하며 이동할 수 있음. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/dongascience/20241115102621305fvit.png" data-org-width="643" dmcf-mid="ZXXFGIiB5s" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/dongascience/20241115102621305fvit.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            라이보2의 보행 중 다리 자세 변화 과정. 발의 지면 접촉 속도를 줄여 충돌 에너지를 줄였으며 접촉 도중 몸의 자세 이동 시 미끄러짐을 최소화하며 운동에너지를 직선 구간으로 유지하며 이동할 수 있음. KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p dmcf-pid="79S0XhLKZN" dmcf-ptype="general">황보 교수팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇의 구동기부터 기계적 메커니즘까지 모든 것을 자체적으로 설계했다. 특히 자체 개발한 동역학 시뮬레이터 '라이심(Raisim)'을 통해 강화학습 기반의 효율적인 보행 제어 기술을 구현했다.</p>
          <p dmcf-pid="z2vpZlo9Ga" dmcf-ptype="general">연구팀은 또 실제 야외 환경에서의 보행 데이터를 수집·분석해 보행 손실 모델을 수립하고 이를 다시 시뮬레이션에 반영하는 방식으로 1년여간 보행 효율을 단계적으로 끌어올렸다.</p>
          <p dmcf-pid="q4W7tTNf5g" dmcf-ptype="general">이번이 연구팀의 두 번째 도전이다. 지난 9월 ‘금산인삼축제 마라톤대회’에서 첫 도전을 했으나 37km 지점에서 배터리 방전으로 완주에 실패했다. 실험실 예상보다 10km 일찍 배터리가 소진된 것이다. 연구진은 실제 마라톤 코스에서 다른 주자들과 어울려 달리다 보니 일정한 속도를 유지하지 못하고 잦은 가감속이 발생한 점을 원인으로 분석했다.</p>
          <p dmcf-pid="B8YzFyj41o" dmcf-ptype="general">연구팀은 완주를 위한 기술적 보완에 주력했다. 컴퓨터를 통해 수행하던 관절 강성 제어를 모터 구동기에 직접 구현해 제어 효율을 높였다. 내부 구조를 개선해 배터리 용량도 33% 늘렸다. 현재 직선 구간 기준 최대 67km 주행이 가능해졌다.</p>
          <p dmcf-pid="b6Gq3WA8ZL" dmcf-ptype="general">연구팀은“보행 손실을 기구, 전장, 보행 방법 측면에서 종합적으로 분석할 수 있었던 것이 보행 효율을 개선하는데 주요하게 작용했다”며 “이번 연구 성과는 사족보행 로봇의 운용 범위를 도시 범위로 확대하는데 중요한 기점이 될 것”이라고 설명했다.</p>
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          <p dmcf-pid="9GoIEnbYHi" dmcf-ptype="general">[박정연 기자 hesse@donga.com]</p>
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        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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