마라톤 풀코스 뛰는 로봇개 … 한번 충전으로 완주 도전 작성일 11-15 151 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 라이보2, 세계 최초로<br>에너지 아끼는 제어기술 장착<br>주행거리 20㎞서 43㎞로 늘려</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="3yZ9DJqyLq"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="02PAFSg2Lz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="17일 상주 곶감 마라톤에서 세계 최초로 풀코스에 도전하는 사족 보행 로봇 '라이보2'가 달리기 훈련을 하고 있다. KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/mk/20241115174521989yvlg.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Fqjvf0CndB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202411/15/mk/20241115174521989yvlg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 17일 상주 곶감 마라톤에서 세계 최초로 풀코스에 도전하는 사족 보행 로봇 '라이보2'가 달리기 훈련을 하고 있다. KAIST </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="pdgh9tsdn7" dmcf-ptype="general">국내 연구팀이 개발한 사족 보행 로봇 '라이보2'가 세계 최초로 마라톤 풀코스(42.195㎞) 완주에 도전한다. 마라톤 대회에 참여하면서 실제 도심 환경 속에서 로봇의 보행 성능을 검증할 계획이다.</p> <p dmcf-pid="U0qeTEQ0nu" dmcf-ptype="general">사전 훈련에서는 일반인 평균과 비슷한 기록도 냈다. 한국과학기술원(KAIST) 대운동장에서 4시간40분에 걸쳐 43㎞를 완주하는 데 성공했다. 평소 마라톤을 즐기는 남성 하위권이나 여성 상위권 수준의 속도다.</p> <p dmcf-pid="u79nGme7MU" dmcf-ptype="general">황보제민 KAIST 기계공학과 교수 연구팀은 17일 경북 상주시 상주시민운동장에서 열리는 2024 상주 곶감 마라톤 풀코스에 사족 보행 로봇 라이보2가 풀코스 완주에 도전한다고 15일 밝혔다. 사족 보행 로봇의 실용화 가능성을 실제 환경에서 검증하는 첫 시도가 될 전망이다.</p> <p dmcf-pid="7ArXMBWAep" dmcf-ptype="general">사족 보행 로봇은 얼음과 모래, 산악지대 같은 험지에서도 안정적으로 보행할 수 있다. 공장 순찰이나 재난 구조용으로 활용이 기대되는 이유다. 그러나 짧은 주행 거리가 문제였다. 보행 로봇은 몸통 무게를 지탱하기 위해 에너지를 사용해야 하고 울퉁불퉁한 지면과 접촉하는 과정에서 에너지를 잃기 때문이다. </p> <p dmcf-pid="zTXKEdzTi0" dmcf-ptype="general">라이보2는 1회 충전으로 43㎞ 연속 보행이 가능하다. 기존에 비해 2배가 넘는 거리다. 전작인 라이보1보다 보행 속도도 빠르다. 전작은 초당 3.8m였는데, 라이보2는 6m의 성능을 보인다. 라이보2는 강화학습 기반의 효율적인 보행 제어 기술을 갖추고 있다. 자체 개발한 동역학 시뮬레이터 '라이심'을 통해 에너지 손실을 최소화하는 최적의 보행법을 학습했다. 연구팀은 또 실제 야외 환경에서의 보행 데이터를 수집·분석해 보행 손실 모델을 수립하고, 이를 다시 시뮬레이션에 반영하는 방식으로 1년여간 보행 효율을 단계적으로 끌어올렸다.</p> <p dmcf-pid="qDItJ2XDM3" dmcf-ptype="general">라이보2의 마라톤 도전은 이번이 두 번째다. 지난 9월 '금산인삼축제 마라톤대회'에서 첫 도전에 나섰으나 당시 37㎞ 지점에서 배터리 방전으로 완주하는 데 실패했다. 실험실보다 10㎞나 짧은 지점에서 배터리가 소진됐다. 이번 도전에서는 문제점을 보완했다. 컴퓨터에서 수행하던 관절 강성 제어를 모터 구동기에 직접 구현해 제어 효율을 높였고, 내부 구조를 개선해 배터리 용량도 33% 늘렸다. </p> <p dmcf-pid="BOvUg6FOLF" dmcf-ptype="general">[고재원 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 美선 MS 독점조사, EU는 메타 1조원 과징금 ···빅테크 험난한 '가시밭길' 11-15 다음 AI·로봇·헬스케어… 삼성·LG 'CES 혁신상' 휩쓸어 11-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
