▲조합된 접근 방식(RBF-게일러킨 방식)이 로봇의 항법 경로 생성을 위한 최적의 직접 궤적을 찾는다. 사진은 영화 ‘월E’(2008)에서 쓰레기 처리를 위해 부지런히 돌아다니는 ‘월E’ 로봇. (사진=월트 디즈니)

로봇이 방을 가로질러 이동하려 할 때 여러 개의 경로가 있고 각 경로에는 곡선과 여러 개의 잠재적 시작점과 끝점이 있다. 로봇은 어떻게 가장 효율적이고 비용 효율적인 접근 방식을 결정할 수 있을까?

미국 켄트주립대 공동 연구팀이 이런 다양한 경로 선택 상황에 맞닥뜨린 로봇의 최적 경로 결정 방법을 개발했다고 ‘테크익스플로어’가 23일(현지 시각) 보도했다.

이 방법은 A 지점에서 B 지점으로, 거기서 보다 복잡한 자동화된 로봇 항법으로 이동하는 데 필요한 의사 결정에 적용할 수 있다.

연구진은 기존의 두 가지 접근방식 알고리즘을 조합했고, 이를 통해 경로 제어와 관련한 최적의 직접 경로를 찾았다. RBF-게일러킨(RBF-Galerkin)이라 불리는 이들의 방법은 이 방식에 기여한 두 가지 접근방식 알고리즘의 이름을 따 명명됐다.

RBF(Radial Basis Function)는 특정 점들 사이의 거리를 추정하고 무질서한 데이터(disordered data)의 추정에 가중치를 주는 ‘반지름 기초 함수’다. 게일러킨 접근법은 러시아 수학자 보리스 게일러킨의 이름을 따서 명명됐는데 이는 이산 매개변수 없이 문제를 통제하기 위해 제약을 가한다.

미리네자드 교수는 “제안된 방법은 최적의 제어 문제를 매개변수화 하기 위한 기본 함수 측면에서 커다란 유연성을 제공한다”고 말했다.

연구진은 이 방법을 테스트하기 위해 로봇에게 “3개의 원이 들어 있는 평평한 공간을 가로질러 가되 원을 넘지 않고 이동하라”고 말했다. 그들은 로봇의 궤적을 어떻게 바꿀 수 있는지 알아보기 위해 세 가지 접근 방식을 사용해 봤고, 그 결과 RBF-게일러킨 방법이 서로 다른 세 가지 시도에서 가장 비용 효율적이고 시간 효율적이라는 것을 알아냈다.

미리네자드 교수는 “다음 계획은 이 문제의 초기 변수들을 세밀하게 조정하기 위한 자동화된 전략 개발”이라고 말했다. 이들은 초기 추정에서 잠재적인 오류를 최소화하기 위해 노력함으로써 자신들의 접근 방식의 전반적 성능을 지속적으로 개선해 나갈 계획이다.

논문 제1 저자인 호세인 미리네자드 미 오하이오주 켄트주립대 항공공학과 조교수는 “우리가 아는 한, 일반적 최적 제어 문제 해결을 위한 매우 유연하고 계산 효율적이며 정확한 솔루션이 최적화 증명과 함께 제시되는 것은 이번이 처음”이라고 말했다.

이 연구 결과는 IEEE/CAA가 발행하는 오토메티카 시니카 저널(Journal of Automatica Sinica) 8월호에 발표됐다.