▲ 노스캐롤라이나주립대 연구진은 외골격 로봇에 카메라를 탑재해 '환경적 맥락'을 고려할 수 있는 기술을 개발했다.

하체가 부자유스러운 사람들을 위한 외골격 로봇(또는 로봇 보철장치)에 인공지능과 컴퓨터 비전 기술을 적용해 다양한 지형에 적응하면서 자연스러운 보행 동작을 할수 있는 로봇 기술이 개발됐다.

‘더 로봇리포트’에 따르면 미국 노스캐롤라이나주립대학(North Carolina State University) 에드가 로바톤(Edgar Lobaton) 교수 등 연구팀은 기존의 외골격 로봇에 컴퓨터 비전과 인공지능 기술을 적용해 다양한 지형에서 자연스럽게 보행 동작을 구현할 수 있는 소프트웨어 프레임워크를 개발했다. 이번 연구에선 외골격 로봇 착용자는 카메라를 탑재한 고글을 착용하고 실험을 진행했으며, 인공지능을 통해 컴퓨터 비전 시스템 기술을 통합했다.고글뿐아니라 외골격 로봇(또는로봇 보철장치)에도 카메라를 달았다.

새로운 소프트웨어 프레임워크는 외골격 로봇 또는 로봇 보철장치의 다리 제어 장치부분에 컴퓨터 비전 시스템을 통합하고 지형의 불확실성에 대응할 수 있는 강건한 AI알고리즘을 포함시켰다.

논문의 공동 저자인 에드가 로바톤 교수는 “우리가 만든 프레임워크는 로봇 보철장치의 인공지능으로 하여금 보철장치 사용자가 다음에 내디딜 지형의 형태를 예측할 수 있도록 허용한다‘고 말했다. 새로운 ’환경적 맥락(environmental context)’을 적용한 프레임워크를 이용해 하드웨어와 소프트웨어를 통합했다.

연구팀은 새로운 프레임워크가 6가지의 상이한 지형(벽돌,타일,콘크리트,풀,게단 오르기,계단 내려가기 등)을 구분하는 데 초점을 맞췄다. 논문 주요 저자인 ’보쉬안 종(Boxuan Zhong)‘ 박사는 ”불확실성의 수준이 높으면 인공지능은 보행을 예측하는 데 충분히 신뢰할 수 없다거나 ’안전 모드‘를 디폴트로 가져간다는 점을 사용자에게 알려준다."고 말했다.

연구팀은 고글과 외골격 로봇에 탑재된 각각의 카메라를 이용해 데이터를 수집하고 이들 데이터를 인공지능이 어떻게 활용할 수 있는지를 평가했다. 카메라 데이터를 독립적으로 사용할 때와 통합해 사용할 때를 비교했다.

공동 저자인 헬렌 황(Helen Huang)은 “컴퓨터 비전을 웨어러블 로봇의 제어 소프트웨어에 통합함으로서 새로운 연구 영역을 개척했다”며 “우리는 2대의 카메라가 잘 동작한다는 점을 확인했으며 로봇에 탑재한 카메라 데이터만으로도 '가까운 미래(앞으로 한발 또는 두발을 내딪는 시점)'를 더 정확히 예측했다”고 말했다.

연구팀은 이번에 개발한 인공지능 프레임워크를 실제 로봇 장치를 대상으로 테스트를 진행한다는 계획이다. 또 보다 적은 시각 데이터와 데이터 프로세싱 절차를 통해 보다 효율적인 시스템을 만드는 방법에 관해 연구를 지속한다는 계획이다.