[2 족 보행 로봇 제어 알고리즘 원천기술 원리 분석 전문 - 1 인 AI 스타트업 딥네트워크] [보스턴 다이나믹스의 2족 보행 로봇 - 특히 아틀라스(Atlas) 제어 알고리즘 분석 전문]
저희 1 인 AI 스타트업 딥네트워크는 보스턴 다이나믹스의 2족 보행 로봇 개발에 필요한 분석이 불가능할것 같아도 원래 로봇의 동작 안정 제어라는게 핵심 동작 원리 수십개가 서로 어떻게 연동되 동작하는지를 파악하면 물론 파악이 산 너머 산 이지만 아주 불가능하지는 않다고 판단되어 그동안 분석을 진행해 왔읍니다 ... 아무리 어려운 기술도 그핵심 동작원리 원천기술 노하우가 어떻게 동작하는지를 관련 논문의 내용을 분석하면 불가능하다고 저는 보지 않아 이렇게 도전을 시작했읍니다 ... 보스턴 다이나믹스의 2족 보행 로봇, 특히 아틀라스(Atlas)는 동적 안정성을 유지하며 인간과 유사한 보행 및 복잡한 동작을 수행하는 데 있어 최첨단 기술을 적용했습니다. 제가 보스턴 다이나믹스의 2족 보행 로봇, 특히 아틀라스(Atlas) 에 대해 찾아본 바에 의하면 이들의 핵심 제어 원리와, 개발 과정에서 직면한 주요 이슈 및 해결 방식을 다음과 같이 정리할 수 있습니다.
2 족 보행 로봇 제어 알고리즘 원천기술 원리 분석 전문 - 1 인 AI 스타트업 딥네트워크 CEO 장석원 - sayhi7@daum.net
1. 로봇 동작 안정 제어의 핵심 원리
아틀라스와 같은 보스턴 다이나믹스의 2족 보행 로봇이 안정성을 유지하는 데 적용한 핵심 기술은 다음과 같습니다:
1.1 실시간 동적 균형 제어 (Dynamic Balance Control)
- 로봇은 정지 상태뿐만 아니라 보행 중이나 외부 충격을 받을 때도 균형을 유지해야 합니다. 이를 위해 실시간으로 **무게중심(CoM)**과 **발 지점의 힘 중심(ZMP)**의 관계를 계산합니다.
- 로봇이 움직이는 동안, 센서와 알고리즘이 협력하여 자세를 미세 조정함으로써 안정성을 유지합니다.
1.2 ZMP(Zero Moment Point) 제어
- 보행 중 발바닥에서 발생하는 힘의 중심을 ZMP로 계산하여, 로봇의 무게중심이 발바닥 지지면의 경계 밖으로 벗어나지 않도록 제어합니다.
1.3 센서 융합과 피드백 제어
- IMU(Inertial Measurement Unit), 관절 엔코더, 힘/토크 센서 등을 사용하여 로봇의 자세와 힘을 실시간으로 측정합니다.
- 이러한 데이터를 바탕으로 실시간으로 균형 및 이동 궤적을 수정합니다.
1.4 모델 기반 제어 (Model-Based Control)
- 물리 모델(로봇의 동역학 및 운동학 모델)을 기반으로 제어 명령을 생성합니다.
- 예측 제어(Model Predictive Control, MPC)를 활용하여 로봇이 미래의 움직임을 계산하고, 적절히 대비할 수 있도록 합니다.
1.5 지형 적응 알고리즘
- 카메라 및 라이다(LiDAR)를 통해 로봇이 주변 환경을 인식하며, 울퉁불퉁한 지형이나 장애물을 피할 수 있도록 발걸음을 조정합니다.
2. 개발 중 가장 어려웠던 이슈와 해결 방법
2.1 주요 이슈 1: 실시간 균형 유지
- 문제: 로봇이 외부 충격(예: 밀림, 충돌)을 받을 때 균형을 유지하는 것은 가장 큰 기술적 도전 중 하나입니다.
2족 보행은 매우 불안정하며, 인간과 같은 수준의 균형 능력을 구현하기 위해서는 복잡한 센서 데이터 처리와 빠른 제어가 필요합니다. - 해결:
- 상태 추정 알고리즘을 개발하여 로봇의 위치, 자세, 속도를 정확히 계산.
- 실시간 피드백 제어를 도입해 순간적으로 발생하는 불안정성에 대응.
- 머신러닝 알고리즘을 활용하여 로봇이 외부 환경 변화(예: 미끄러운 표면)에도 적응하도록 학습.
2.2 주요 이슈 2: 지형 적응
- 문제: 로봇이 계단, 울퉁불퉁한 표면, 장애물 등 다양한 지형에서 넘어지지 않고 안정적으로 이동하는 것은 매우 어려웠습니다.
- 해결:
- 로봇에 라이다와 카메라를 장착하여 3D 환경 인식을 강화.
- 환경 데이터를 바탕으로 발의 위치를 최적화하여 발을 내디딜 지점을 결정.
- 비선형 제어 기법을 적용해 로봇이 예측하지 못한 환경 변화에도 적응할 수 있도록 설계.
2.3 주요 이슈 3: 에너지 효율과 발 관절 제어
- 문제: 2족 보행 로봇은 동작 중 많은 에너지를 소모하며, 이로 인해 관절의 모터가 과열되거나 배터리 효율이 떨어질 위험이 있었습니다.
- 해결:
- 에너지 소비를 줄이기 위해 모듈화된 관절 설계를 도입.
- 관절의 힘과 속도를 정밀하게 제어하여 불필요한 에너지 낭비를 줄임.
- 하이브리드 유압-전기 시스템을 사용하여 동작 효율성을 극대화.
2.4 주요 이슈 4: 다중 작업 수행 중 균형 유지
- 문제: 아틀라스가 물체를 들어 올리거나 복잡한 작업을 수행하는 동안 균형을 잃지 않도록 하는 것은 큰 도전이었습니다.
- 해결:
- 물체를 조작할 때 로봇의 무게중심이 바뀌는 것을 고려하여 균형 제어 알고리즘을 개선.
- 작업 중 로봇의 발과 지면 사이의 힘 분포를 조정하여 안정성을 유지.
3. 결론
제가 파악하기로 보스턴 다이나믹스도 물리적 제약과 계산 복잡성이라는 큰 기술적 도전에 직면했지만, 실시간 피드백 제어, 예측 제어, 센서 융합, 머신러닝을 활용하여 이 문제를 해결했다고 합니다. 또한, 지형 적응 및 균형 유지와 같은 문제를 극복하기 위해 센서와 소프트웨어의 협력을 극대화하며, 현재도 기술을 지속적으로 발전시키고 있다고 합니다.