두 로봇 협동 체스 시뮬레이션 모델 구축 및 분석

초록

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본 논문은 Unity와 C#을 이용해 두 개의 3‑계층 매니퓰레이터 로봇이 체스 게임을 수행하도록 시뮬레이션하는 모델을 제시한다. 게임 기록 파일을 읽어 로봇별 움직임을 분리하고, 각 로봇의 팔·그리퍼 동작을 단계별로 시각화한다. 이동 속도 조절, 단계별 실행, 이동 거리·시간 측정 등 교육·연구용 인터페이스를 제공한다.

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상세 분석

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이 연구는 로봇 협동을 교육·연구 목적으로 구현한 최초 수준의 가상 환경이라 할 수 있다. 먼저 체스 게임을 로봇 제어 시퀀스로 변환하는 파이프라인을 설계했는데, 텍스트 기반 PGN 파일을 숫자 코드로 변환하고, 홀·짝 인덱스로 두 로봇에 할당한다는 단순하지만 직관적인 방법을 사용한다. Unity 엔진을 기반으로 한 3D 시각화는 각 로봇의 3계층 구조(베이스‑팔‑그리퍼)를 실제 물리 모델에 가깝게 재현했으며, 각 계층을 회전·이동시키는 함수(PovorotFrom, PovorotTo)를 통해 목표 칸으로의 궤적을 생성한다.

프로그램 구조는 Main.cs, BattleField.cs, Manyapul1/2.cs, FigureScript.cs 등으로 모듈화돼 있어 기능 확장이 용이하다. 특히 슬라이더 UI를 통해 로봇별 이동 속도를 실시간으로 조정하고, ‘STEP BY STEP’ 모드와 ‘AUTOPLAY’ 모드를 전환할 수 있는 점은 실험 설계에 큰 유연성을 제공한다. 시뮬레이션 실행 중 각 로봇의 이동 거리와 소요 시간을 자동 기록하고, 평균·상관계수 등 기본 통계량을 출력함으로써 로봇 동작 최적화(예: 관절 길이, 서보 선택, 전력 소비) 연구에 바로 활용할 수 있다.

하지만 몇 가지 한계도 명확하다. 현재 모델은 사전 기록된 게임만 재생 가능하므로, 로봇이 스스로 체스 엔진을 구동하거나 상대 로봇의 행동을 예측·대응하는 능력을 평가할 수 없다. 또한 물리 엔진을 활용하지 않아 충돌 검증이나 실제 하드웨어와의 동적 연동이 부족하다. 센서 입력(카메라, 힘/토크 센서 등)이 전혀 포함되지 않아, 실시간 물체 인식·그리퍼 피드백 제어를 시험할 수 없는 점도 제한점이다.

연구자는 향후 자유 체스 엔진 연동, 가상 카메라·비전 모듈 추가, 다양한 그리퍼(2‑finger, 3‑finger, 5‑finger) 모델링, 인간‑로봇 협업 인터페이스(뇌‑컴퓨터 인터페이스, 착용형 장갑 등) 등을 제안한다. 이러한 확장은 현재 교육용 시뮬레이터를 실제 협동 로봇 시스템 설계·검증 플랫폼으로 전환시키는 데 필수적이다. 전반적으로 본 논문은 로봇 협동 제어 알고리즘을 시각적으로 검증하고, 파라미터 탐색을 자동화하는 프로토타입을 제공한다는 점에서 의미가 크다.

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