KIST가 로봇이 빠르게 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는데 성공했다.

 

컴퓨터 프로그램 없이 마치 축구 선수처럼, 직관적으로 떨어지는 공을 트래핑 하도록 로봇을 학습시키는데 성공했다.

한국과학기술연구원(KIST) 지능로봇연구단 김기훈 박사팀은 표면 근전도 신호를 이용해 사람이 시연을 통해 ‘유연한 로봇’을 학습시키는 방법을 개발, 로봇이 마치 축구 선수처럼 떨어지는 공을 트래핑하도록 학습시키는 데 성공했다.

표면 근전도 신호는 근육이 수축할 때 발생하는 내부의 전기 신호를 피부 표면에서 측정한 생체 전기 신호다. 

최근 등장한 유연한 로봇은 기존의 단단한 로봇과는 다르게 사람의 근육이나 관절처럼 유연한 탄력을 가져 로봇의 새로운 시대를 열었다. 

이 유연한 로봇은 마치 사람처럼 달리고 점프를 하여 장애물을 넘고 스포츠를 함께 즐길 수 있을 것으로 기대됐지만, 유연한 로봇에게 이러한 기술을 가르쳐줄 수 있는 방법은 아직 개발된 바가 없었다. 

KIST 연구팀은 이런 유연한 로봇에게 사람의 생체 근육 신호를 이용해 새로운 동작을 직접 가르칠 수 있는 기술을 최초로 개발했다. 

사람이 운동을 할 때 발생하는 근육의 전기 신호인 표면 근전도 신호로부터 자세뿐만 아니라 유연성을 함께 측정할 수 있는 기술을 바탕으로, 사람이 운동을 직접 로봇에게 시연해 가르칠 수 있게 된 것이다. 

 

인간과 로봇의 상호작용 높여 

이번 연구 성과는 유연한 로봇의 작업을 수학적으로 일일이 계획하고 프로그래밍하는 것이 아니라 사람이 직관적으로 직접 학습시킬 수 있어 주목받고 있다.

김기훈 박사는 “이번 성과는 로봇에게 사람의 능숙한 기술을 학습시키는 방법으로, 앞으로 로봇과 사람이 상호작용하는데 중요한 계기가 될 것”이라고 밝혔다.

KIST와 POSTECH 정완균 교수팀의 공동연구로 진행된 이번 연구결과는 제어분야 국제 저널인 IEEE Transactions on Industrial Informatics 최신호(VOL.15, 2월호)에 논문명 ‘Programming by Demonstration Using the Teleimpedance Control Scheme: Verification by an sEMG-Controlled Ball-Trapping Robot’으로 게재됐다.