도전 환경을 정복하는 다중 접촉 재밍계획 로봇

초록

본 논문은 사전 정의된 발판이 없는 복잡한 지형에서 다리 로봇이 스스로 접촉 지점을 탐색하고 전신 자세를 동시에 생성할 수 있는 재밍‑호라이즌 기반 다중 접촉 모션 플래너를 제안한다. 벡터‑필드 부등식과 이차계획법(QP) 기반 자세 생성기를 결합해 로컬 최소 문제에 강인하면서도 1‑스텝 호라이즌에서는 기존 최첨단보다 45 %~98 % 빠른 계획 속도를 달성한다.

상세 분석

이 연구는 다리형 로봇의 비주기적·다중 접촉 동작을 실시간으로 생성하기 위한 새로운 프레임워크를 제시한다. 핵심 아이디어는 ‘재밍‑호라이즌 트리 탐색’과 ‘벡터‑필드 부등식(VFI) 기반 자세 생성기’를 결합해, 접촉 위치와 전신 궤적을 동시에 최적화한다는 점이다. 기존 CBM(Contact‑Before‑Motion) 방식은 전신 궤적을 사후에 검증하거나 다단계 파이프라인을 사용해 전역 계획을 수행했지만, 이 논문은 트리 노드 확장 단계에서 이미 전신 궤적의 존재 가능성을 검증한다. 이를 위해 VFI를 이용해 충돌 회피, 균형 유지, 관절 제한 등 비선형 제약을 ‘속도(˙q)’에 대한 선형 부등식으로 변환하고, 이 선형 제약들을 QP에 삽입한다. QP는 Dual Quaternion Algebra을 기반으로 로봇의 위치·방향을 정확히 표현하므로, 복잡한 기하학적 제약을 효율적으로 다룰 수 있다.

호라이즌 깊이 κ_max 를 조절함으로써 계획의 탐색 범위와 연산 부하를 트레이드오프한다. 짧은 호라이즌(1‑step)에서는 트리 확장이 제한적이지만, 각 노드당 자세 생성이 빠르게 수행돼 전체 계획 시간이 크게 감소한다. 반면, 4‑step 호라이즌에서는 더 많은 후보 스탠스와 전신 전환을 고려해 전반적인 움직임의 효율성(스탠스 교체 횟수 감소)을 향상시키지만, 최악의 경우 기존 방법보다 400 %까지 느려질 수 있다.

실험은 영국 맨체스터 대학의 Corin 6‑족 로봇을 사용해 ‘굴뚝 등반’, ‘극히 좁은 통로 통과’, ‘대형 갭 건너기’ 등 네 가지 시나리오에서 수행되었다. 각 시나리오마다 30회 이상의 무작위 초기 조건을 적용해 베이지안 통계 분석을 진행했으며, 비교 대상은 CVBFP(Contact‑Very‑Best‑First‑Planning)이다. 결과는 짧은 호라이즌에서 평균 45 %~98 % 빠른 계획 시간과, 긴 호라이즌에서는 평균 8 %~47 % 적은 스탠스 교체를 보여준다. 특히 ‘굴뚝 등반’에서는 긴 호라이즌이 오히려 계획 시간을 늘렸지만, 다른 세 시나리오에서는 품질 향상이 두드러졌다.

또한, 논문은 기존 다단계 프레임워크가 가정하던 ‘전신 전환이 항상 존재한다’는 전제를 검증한다. VFI 기반 QP는 전신 전환이 불가능한 경우에도 탐색을 중단시켜 무의미한 노드 확장을 방지한다. 이와 더불어 수치 적분과 접촉 드리프트 보정 기법을 도입해 연속적인 자세 업데이트 시 발생할 수 있는 누적 오차를 최소화한다.

전반적으로 이 연구는 다리 로봇이 복잡한 환경에서 실시간으로 반응하고, 전신 자세와 접촉 지점을 동시에 최적화함으로써 기존 전역·다단계 플래너가 갖는 한계를 극복한다는 점에서 의미가 크다. 특히 VFI와 Dual Quaternion을 결합한 QP 자세 생성기는 다른 로봇 플랫폼에도 일반화 가능성이 높으며, 향후 동적 장애물 회피나 비정형 지형 탐색에도 적용될 여지가 있다.