다중모드 양족 로봇 MOBIUS 걷기 기어다니기 오르기 굴러가기

초록

MOBIUS는 두 개의 6자유도 팔과 두 개의 4자유도 다리를 갖춘 단일 형태의 양족 로봇으로, 걷기·기어다니기·오르기·굴러가기 네 가지 이동 방식을 전환하며, 강화학습 기반 보행 제어와 적응형 임피던스 제어·레퍼런스 거버너를 결합한 하이브리드 제어 체계와 MIQCP 기반 고수준 플래너를 통해 안정성과 에너지 효율을 동시에 달성한다. 실험을 통해 모드 전환, 동적 클라이밍, 전신 하중을 지탱하는 핀치 그립 풀업 등을 검증하였다.

상세 분석

MOBIUS의 가장 큰 혁신은 “형태·제어·계획”의 삼위일체를 하나의 플랫폼에 통합한 점이다. 기존 다중모드 로봇은 보통 모듈식 재구성이나 전용 부속을 사용해 각 모드에 최적화된 구조를 갖추었지만, MOBIUS는 팔과 다리 모두에 동일한 2‑핀 그립을 장착해 걷기·기어다니기·오르기·굴러가기 모두를 물리적 재구성 없이 수행한다. 이는 팔이 무거운 55 % 비중을 차지함에도 불구하고, 4‑DoF 다리와 6‑DoF 팔의 기구학을 설계해 힘·속도 등방성을 확보한 결과이며, 평면·측면 작업공간을 각각 210°·105°로 넓게 확보해 다양한 자세 전환을 가능하게 한다.

제어 측면에서는 두 가지 접근을 병행한다. 보행(특히 비대칭 질량 배분으로 인한 불안정성)에는 완전 모델프리 강화학습(PPO 기반) 정책을 사용해 관측(트렁크 상태·관절 각·전 단계 행동·명령 속도·히스토리)과 행동(목표 관절 위치)을 매핑한다. 학습은 평탄 지형에서 시작해 거친 지형으로 파인튜닝하고, 보상 함수는 수직 진동·피치·롤 속도·발 미끄럼·짧은 에피소드 등을 벌점으로, 평면 속도·요우 속도·스탠딩 유지·발 공중시간을 보상으로 설계해 안정성과 트래킹 정확도를 동시에 최적화한다.

접촉이 중요한 클라이밍·풀업 등에서는 적응형 임피던스 제어에 레퍼런스 거버너(RG)를 결합한다. 측정된 6‑DOF 와rench를 목표 와rench와 비교해 질량·감쇠·강성 매트릭스를 실시간 조정하고, RG는 최대 출력 허용 집합(MOAS)을 기반으로 상태·입력 제한을 위반하지 않도록 참조를 수정한다. 이 설계는 위치 제어 기반 액추에이터에서도 안전하고 부드러운 접촉을 보장한다.

고수준 의사결정은 MIQCP(혼합 정수 이차 계획) 형태의 플래너가 담당한다. 플래너는 현재 로봇 상태와 2‑D 환경 지도(지형·장애물·그립 포인트)를 입력받아, 안정성·에너지 효율·도달 가능성을 제약조건으로 삼아 최적의 이동 모드를 선택한다. 이를 통해 사용자는 조이스틱 입력만으로도 자동 모드 전환을 경험할 수 있다.

실험 결과는 네 가지 모드 간의 원활한 전환, 동적 클라이밍(빠른 그립 교체와 몸통 회전), 전신 하중을 견디는 핀치 그립 풀업, 그리고 RL과 전통적인 MPC 기반 제어 간의 성능 비교를 포함한다. RL 기반 보행은 거친 지형에서 30 % 이상의 성공률 향상을 보였으며, 임피던스+RG 제어는 외부 충격에 대한 복원력을 크게 높였다. 다만, 고속 롤링 시 전후 레일에 의존하는 구조적 제한과, 그립 힘 한계가 전신 하중을 지속적으로 지탱하는 데 제약이 될 수 있다는 점이 언급된다.

전반적으로 MOBIUS는 형태적 통합, 하이브리드 제어, 최적화 기반 플래너를 결합해 다중모드 이동 로봇의 설계·제어·계획 통합에 새로운 패러다임을 제시한다. 향후 연구에서는 더 높은 자유도와 경량화, 실시간 3‑D 환경 인식 및 자율 경로 계획, 그리고 인간-로봇 협업 시나리오 적용이 기대된다.