▲미국 UC볼더가 스팟에 인간뇌를 닮은 시맨틱 매핑 기술을 적용하면서 이 로봇을 구조용으로 활용할 수 있는 길을 열어가고 있다. 미국 콜로라도주 아이다호 스프링스의 에드가 광산 경로를 탐색하는 스팟 로봇. (사진=UC볼더)

미국 콜로라도 주립 볼더대학교(UC볼더) 연구팀이 4족보행 로봇 스팟을 어둡고 깊은 지하(300m)에서 경로를 탐색하고 자율적으로 구조여부를 판단하는 구조 로봇으로 변신시키는 연구에 속도를 내고 있다고 로보틱스247이 지난달 29일(현지시각) 보도했다.

이 로봇은 당초 무너진 광산, 동굴, 그리고 손상된 건물에서 생존자들을 찾기 위해 고안됐고 현재 다른 과제들을 수행하고 있다. 이 로봇은 지난 2021년 미 방위고등연구계획국(DARPA·다르파) 지하 챌린지 행사에 참가해 3위를 차지하며 50만달러의 상금을 받기도 했다. 2년 후 연구팀은 기술을 더욱 발전시켜 빠르게 성장하는 자율 시스템 세계에서 기술을 확장하고 새로운 활용 방법을 만들기 위한 새로운 연구 보조금을 받고 있다.

UC볼더 로보틱스 프로그램 책임자인 션 훔버트 기계공학과 교수는 “여러분에게는 지진 후 광산이나 건물과 같은 재난 상황에서 인간을 위험에 빠뜨리게 하고 싶지 않은 게 이상적이다. 벽이나 천장이 무너질 수도 있고 어쩌면 이미 붕괴된 것일 수도 있다. 이 로봇들은 상황 인식을 제공하는데 일회용으로 사용할 수 있다”고 말했다.

연구팀은 로봇들이 스스로 기능할 수 있도록 하는 센서와 알고리즘으로 이루어진 진전된 시스템을 개발했다. 일단 과제가 주어지면 그들은 이제 그것을 어떻게 가장 잘 달성할 것인지에 대해 자율적으로 결정을 한다.

카일 할로우 컴퓨터과학 박사과정생은 “팀의 주요 목표는 이 결정 내용을 응급 구조대의 손에 직접 전달하는 것이다. 이를 위해서 로봇이 데이터 전송방식을 일반 영어에 가까운 것으로 단순화해야 한다. 로봇은 순수한 수학으로 의사소통을 한다. 우리는 거기에 더해 데이터를 해석하기 위해 많은 작업을 하지만 소방관들은 그럴 시간이 없다”고 말했다.

이를 실현하기 위해 험버트는 크리스 헤크먼 컴퓨터 공학과 부교수와 협력해 로봇들이 의사소통을 하는 방법과 그들이 세상을 표현하는 방법을 바꾸고 있다. 로봇들의 눈인 라이다 센서가 한번에 15cm씩 상세한 주변 환경 3D 지도를 만든다. 이는 로봇들이 정보를 전달하려 할 때 엄청난 양의 데이터가 네트워킹을 막아버리기에 문제가 된다.

험버트는 “인간은 환경을 15cm 블록 단위로 해석하지 않는다. 우리는 현재 상황 정보와 공간 정보를 결합하는 방법인 시맨틱 매핑(semantic mapping)이라고 불리는 것을 연구하고 있다. 이것은 인간의 뇌가 세계를 나타내는 방법에 더 가깝고 메모리 집약적이지 않다”고 말했다.

이 팀은 또한 어려운 환경에서 로봇들을 더 효과적으로 만들기 위해 새로운 센서들을 통합하고 있다. 이 로봇들은 화창한 날씨 환경에서는 뛰어나지만 먼지, 안개, 그리고 눈과 같은 시각적인 장애물들과 씨름한다. 할로우는 이것을 바꾸기 위해 밀리미터파 레이더를 통합하려는 노력을 이끌고 있다.

할로우는 “우리는 실험실과 깨끗한 환경에서 잘 작동하는 이런 모든 센서들을 갖고 있지만 콜로라도와 같이 가끔 눈이 오는 곳으로 나갈 수도 있어야 한다”고 말했다.

일부 연구원들은 보조금 지급이 끝나면 작업을 중단해야 하는 반면 지하 로봇 팀의 구성원들은 그 기술을 더 발전시키기 위해 새로운 파트너를 계속 찾고 있다. 예를 들어 이 대학 에릭 프루 항공우주학과 교수는 이 기술을 새로운 국가표준기술연구소 경진대회에 사용해 재난지역의 건물 실내외를 자율적으로 지도화하는 항공로봇(드론)을 개발하고 있다.

수많은 대학과 개인 기업들이 자율 로봇 시스템을 발전시키고 있지만, 험버트는 다른 조직들은 종종 이 기술의 개별적 측면에 초점을 맞춘다고 말했다. 이와 비교해 볼 때 CU 볼더 팀은 극심한 어려움을 겪는 환경에서 이 시스템을 사용하기 위해 시스템의 모든 방법을 연구하고 있다.

험버트는 “우리는 지도 제작, 위치확인, 계획, 조정 등과 같은 모든 수준 높은 것들을 통합하는 세계적 수준의 플랫폼을 구축했다. 전 세계적으로 그렇게 할 수 있는 팀은 소수에 불과하다. 우리가 가진 큰 이점이다”라고 말했다.

아래 동영상은 CU 볼더의 자율 로봇 연구 노력을 보여준다.