▲ 스위스 에첼산을 등반하는 4족 보행 로봇 '애니멀'(사진=스위스 취리히연방공대)

4족 보행 로봇 ‘애니멀(AnyMal)’이 스위스 취리히 남부 지역에 위치한 ’에첼산(Mount Etzel)‘을 등반했다.

스위스 취리히 연방공과대학(ETH Zurich) 연구진은 애니멀 로봇이 해발 1098m의 에첼산을 31분간 하이킹하면서 수직 거리 120m 정도를 오르는 데 성공했다고 밝혔다. 하이킹 도중 애니멀 로봇은 넘어지거나 실족하지 않았다. 등산객보다 4분 정도 빠르게 목적지에 도착한 것으로 나타났다.

연구진은 관련 논문을 로봇공학 분야 전문 저널인 ’사이언스 로보틱스‘에 게재했다.

이번 성과는 마르코 후터(Marco Hutter) 교수 등 연구진에 의해 개발된 새로운 제어기술 덕분에 가능했다. 후터 교수는 "로봇이 환경에 대한 시각적 인식과 직접적인 다리 접촉으로 이뤄지는 자기수용감각(proprioception)의 촉각을 결합하는 법을 학습했다. 이런 방법으로 거친 지형을 더 빠르고 효율적으로, 그리고 강건하게 오를 수 있다"고 말했다.

사람과 동물은 거친 지형을 헤쳐나가기 위해 환경에 대한 시각적 인식과 자신들의 다리와 손의 자기수용감각적 인식을 자동적으로 결합할 수 있다. 이를 통해 시야가 나쁘더라도 미끄럽거나 부드러운 지면을 쉽게 안전하게 이동할 수 있다. 하지만 다리가 있는 로봇들은 이 같은 능력이 제한적이다.

그 이유에 대해 후터 교수 제자이자 박사과정에 재학하고 있는 다카히로 미키는 “레이저 센서와 카메라에 의해 기록되는 주변 환경 관련 정보가 자주 불완전하고 모호하기 때문"이라고 설명했다. 예를 들어 로봇이 실제로 장애물을 통과할 수 있음에도 불구하고 키가 큰 풀, 얕은 웅덩이 또는 눈(snow) 같은 것을 극복할 수 없는 장애물로 인식하거나, 부분적으로 보지못하는 경우가 있다는 것이다. 게다가 로봇의 시야는 어려운 조명 조건, 먼지 또는 안개로 인해 제한될 수 있다.

후터 교수팀은 취리히연방공대 스핀오프 기업인 애니보틱스(ANYbotics)의 4족 보행 로봇 애니멀에 신경망 기반의 새로운 제어 기술을 적용했다. 이 제어 기술은 외부 인식과 자기수용감각을 결합할 수 있다. 연구팀은 로봇의 능력을 실제 세계에서 시험하기 전에 가상 훈련 캠프에서 수많은 장애물과 오류의 원천에 시스템을 노출시켰다.

후터 교수는 "이같은 훈련으로 로봇은 가장 어려운 자연 지형을 한번도 보지 않고 극복할 수 있게 됐다"고 말했다.