스위스 취리히연방공대(ETH Zurich) 연구진이 인간과 배드민턴을 칠 수 있는 인공지능(AI) 기반 사족 보행 로봇을 개발했다고 인터레스팅엔지니어링이 27일(현지시간) 보도했다.
해당 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 최근 실렸다.

‘애니말(ANYmal)-D’라는 이름의 이 로봇은 강화학습 기반 제어 시스템을 사용해 셔틀콕의 위치를 정확하게 추적하고 궤적을 예측한다. 이런 예측을 토대로 코트를 가로지르며 이동해 공을 가로채고 받아낼 수 있다. 연구진은 로봇에 스테레오 카메라를 장착해 셔틀콕을 인식할 수 있도록 했고, 로봇 팔을 달아 배드민턴 라켓을 휘두를 수 있게 했다.
연구진은 로봇을 인간 선수와 겨루게 한 결과, 최대 10번 연속 슛을 날릴 수 있었다고 설명했다.
배드민턴을 잘 하기 위해선 빠른 발 놀림과 정확한 팔 움직임이 필수적으로 요구된다. 따라서 사람은 배트민턴을 많이 치게 되면 지각과 운동 조절 능력이 모두 향상된다. 하지만, 컨트롤러와 하드웨어 기술 한계로 4족 로봇에게 이 같은 능력을 구현하기는 어려웠다.
또, 인간의 눈은 동작 안정화 및 초점 조절 측면에서 상업용 로봇 카메라보다 훨씬 뛰어난 편이다. 실제로 로봇의 시각으로는 셔틀콕처럼 빠르게 움직이는 물체를 추적하는 것이 힘들었다.
연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 로봇이 입력된 프로그램을 따라 하는 형태가 아닌 AI 강화학습을 통해 자율적으로 배드민턴을 할 수 있도록 했다. 로봇 시스템은 다리 운동과 라켓 스윙을 통합해 로봇이 셔틀콕을 실시간으로 추적하고 예측하고 다시 받아 칠 수 있도록 했다. 또 시뮬레이션을 통해 학습된 인식 모델은 동작으로 인한 시각적 오류를 고려해 시뮬레이션과 실제 상황 사이의 차이를 줄였다.

이를 통해 로봇은 타이밍과 거리에 따라 보행을 조절해 최대 초속 12m의 속도로 날아오는 셔틀콕을 받아 칠 수 있었다. 또 로봇은 스윙 전에 셔틀콕을 시야에 확보하기 위해 뒷다리로 빠르게 일어설 수 있으며, 균형과 안전을 최우선으로 해 넘어지는 것을 방지했다.
하지만, 애니말-D는 스매시처럼 빠르거나 공격적인 슛에는 상대적으로 고전한 것으로 알려졌다. 연구진은 이런 상황에서 로봇의 성공률이 낮은 것은 알고리즘 성능보다는 카메라 인식 및 액추에이터 속도의 하드웨어적 한계에서 기인한다고 설명했다.
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또, 현재 시스템은 상대의 공격과 로봇의 첫 스윙 사이에 평균 0.375초의 지연 시간을 가지고 있으나 향후 더 빠른 카메라나 추가 감지 방식을 통해 지연시간을 줄여 더 긴 랠리와 향상된 성과가 가능해질 것이라고 연구진은 밝혔다.
해당 로봇 프레임워크를 다른 스포츠나 다른 분야에 적용할 수 있는지에 대해 연구진은 “프레임워크가 일반화되도록 설계되었다”며, 해당 기술이 지각과 제어가 긴밀하게 조율되어야 하는 과제에 광범위하게 적용될 수 있다고 밝혔다.