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[IT뉴스]5톤 건설장비가 앞바퀴 2개만으로 주행·회전

온카뱅크관리자

2026-11-12 09:27:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI로 무인 곡예운전 구현 
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 <img alt="무게 5톤(t)의 대형 건설차량 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)가 앞바퀴 2개만으로 안정적인 곡예운전을 하고 있다. Pierre-Jean Lorentz 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112091726409sbqn.gif" data-org-width="500" dmcf-mid="qAC2crTsRB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112091726409sbqn.gif" width="500">
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 무게 5톤(t)의 대형 건설차량 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)가 앞바퀴 2개만으로 안정적인 곡예운전을 하고 있다. Pierre-Jean Lorentz 제공
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 무게 5톤(t)의 대형 건설장비가 인공지능(AI) 학습으로 무인 곡예운전을 선보였다. 앞바퀴 2개만으로 차체를 안정적으로 유지하며 둔덕을 넘거나 제자리에서 회전하는 등 다양한 동작을 성공했다.
 스위스 취리히연방공대(ETH 취리히) 로봇시스템연구실 연구팀은 미국 인텔 등과 함께 강화학습 AI를 기반으로 건설장비를 무인 제어해 곡예운전을 수행하는 데 성공하고 연구결과를 국제학술지 '사이언스 로보틱스'에 11일(현지시간) 발표했다.
 굴착기와 로더 등 대형 건설장비는 보통 무게가 수 톤 이상이고 유압장치를 이용해 움직이기 때문에 자동화하기 어려운 기계로 꼽힌다. 유압장치는 내부 유체의 움직임과 마찰, 부품의 탄성, 제어 명령에 대한 반응 지연 등이 복잡하게 작용해 실제 움직임을 정확하게 예측하기 까다롭다. 안전상의 문제로 실제 상황에서 반복 시험하기도 어렵다.
 연구팀은 AI가 가상환경에서 시행착오를 반복하며 목표 동작을 학습하는 강화학습 기술을 활용했다. 실험에는 미국 건설기계 제조업체 존디어의 '332G' 모델이 사용됐다. 앞뒤 바퀴 4개가 달린 무게 약 5톤의 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)로 좌우 바퀴의 회전속도 차이를 이용해 방향을 전환하고 전면의 버킷으로 흙이나 자재를 운반하는 차량이다.
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 <img alt="무게 5톤(t)의 대형 건설차량 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)가 앞바퀴 2개만으로 안정적인 곡예운전을 하고 있다. Pierre-Jean Lorentz 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112091728344uiji.gif" data-org-width="500" dmcf-mid="B4A0dowadq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112091728344uiji.gif" width="500">
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 무게 5톤(t)의 대형 건설차량 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)가 앞바퀴 2개만으로 안정적인 곡예운전을 하고 있다. Pierre-Jean Lorentz 제공
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 연구팀은 장비의 길이와 무게중심 등 기본적인 물리적 특성을 측정하고 실제 장비에 다양한 조작 명령을 입력해 약 1시간 30분 동안 유압 구동계의 반응 데이터를 수집했다. 데이터를 토대로 장비의 움직임을 예측하는 신경망 모델을 개발하고 컴퓨터 시뮬레이션에서 강화학습을 진행했다.
 실제 기계의 특성과 가상환경 사이의 차이를 줄이기 위해 장비의 무게중심과 관성, 센서 오차 등을 학습 과정에서 다양하게 변화시키는 방식도 적용했다.
 연구팀은 사람이 직접 곡예운전을 시범으로 보여주는 학습자료 없이도 AI가 장비를 앞바퀴 2개로 일으켜 세우고 균형을 유지하며 주행한 뒤 다시 4바퀴로 부드럽게 착지하는 동작을 학습하도록 설계했다.
 이 과정에서 장비를 두 바퀴로 세우는 동작과 균형 유지, 속도 제어, 착지 등 네 가지 동작을 각각 학습시킨 뒤 실제 장비에서 연결해 실행했다.
 로더는 전후로 움직이며 운동량을 축적해 뒷바퀴를 들어 올리고 앞바퀴 2개로 균형을 잡는 데 성공했다. 버킷을 연결한 팔을 위아래로 움직여 무게중심이 달라지는 상황에서도 균형을 유지했다. 제자리에서 회전하거나 두 바퀴로 주행하는 동작까지 구현됐다.
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 무게 5톤(t)의 대형 건설차량 스키드-스티어 로더(skid-steer loader)가 앞바퀴 2개만으로 안정적인 곡예운전을 하고 있다. Pierre-Jean Lorentz 제공
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 실제 장비를 이용한 반복 실험에서 버킷 팔의 각도가 28도와 31도일 때는 각각 11차례와 12차례의 두 바퀴 세우기 실험에 모두 성공했다. 학습 범위를 벗어난 34도에서는 14차례 중 11차례 성공해 성공률이 78.6%로 낮아졌다.
 AI는 평지에서만 학습했지만 높이 75cm 둔덕이 있는 울퉁불퉁한 지형에서도 두 바퀴로 균형을 유지하며 전진과 후진을 수행하는 데도 성공했다.
 AI는 주변 지형을 인식하는 카메라나 라이다를 이용한 장애물 정보 없이 기울기와 바퀴 속도 등 장비 자체의 센서 정보만으로 지형 변화에 대응했다. 미리 학습한 동작을 실제 장비에서 실행할 때는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 없이 인텔 코어 i7 중앙처리장치(CPU)와 16GB 메모리를 탑재한 일반 노트북만으로 구동됐다.
 이번 기술은 소수의 숙련된 운전자만 수행할 수 있었던 대형 건설장비의 고난도 동작을 AI가 자율적으로 실행할 수 있다는 사실을 보여준다. 건설장비가 별도의 경사로 없이 운송 트럭에 스스로 올라가거나 장애물을 넘어 이동하고 험지에서 균형을 회복하는 등의 작업을 수행할 가능성이 있다는 전망이다.
 연구팀은 향후 카메라와 라이다 등 주변 환경을 인식하는 장치를 결합하고 여러 제어 동작을 통합해 더욱 복잡한 작업을 수행하는 자율 건설장비 기술로 발전시킬 계획이다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1126/scirobotics.aef0894
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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