국제 사족로봇 경진대회 우승
위치·환경·경로 인지 완벽 이동
2위 MIT 압도적으로 따돌려
시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오르내리고 넘어지지 않고 자유롭게 움직이는 카이스트(KAIST) 자율보행로봇이 국제 사족보행 로봇 경진대회에서 압도적인 성능을 과시하면서 1위를 차지했다.
KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀이 ‘2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 주최한 사족로봇 자율보행 경진대회(QRC)에서 우승했다.
KAIST 팀은 미국, 홍콩, 이탈리아, 프랑스 등 총 11개 팀이 참여하고 7개의 팀이 본선에 진출한 QRC에서 성공적인 자율보행을 선보이며 최종 6개의 팀이 참여한 결승전에서 총점 246점을 획득했다. 60점을 획득 2위를 차지한 메사추세츠 공과대학교(MIT)를 큰 격차로 따돌렸다.
특히 결승전에서 원격 수동 조작을 위주로 한 팀들이 평균 약 49분의 완주 시간을 기록한 반면, KAIST 팀은 자율 보행 위주로 41분 52초의 완주 시간을 기록했다. KAIST 팀은 약 2000만원 상당의 보행 로봇을 수여받았고, 약 300만원 상당의 보조금을 받을 예정이다.
조종자가 조종기 조작을 통해 로봇을 쉽게 조종할 수 있지만, 로봇이 가시거리를 벗어나면 별도의 통신을 통해 수신된 센서 정보를 이용해 로봇의 상태를 사람이 추측하며 로봇을 조종해야 한다. 하지만, 통신 지연이나 두절로 인해 센서 정보 취득이 원활하지 못한 경우가 발생할 수 있고, 이럴 경우 제어가 어렵다는 단점이 존재한다.
이러한 문제점을 해결해 주는 것이 다름 아닌 자율보행 기술이다. 자율보행 시스템 구축을 위해서는 제어기뿐 아니라, 로봇의 위치와 주변 환경을 추정하는 기술과 이동 경로를 계획하는 기술의 개발도 함께 요구된다. 이러한 여러 단위 기술들의 개발이 필수적이다. 세계적으로도 완성도 높은 자율보행 기술을 확보한 연구팀은 손에 꼽힐 정도다.
KAIST 연구팀은 다양한 환경에서의 자율보행을 위해 카메라, 3차원 라이다(LiDAR) 센서, 관성 센서(IMU), 관절 센서로부터 획득된 정보를 모두 융합하여 사용했다. 많은 센서를 사용했음에도 불구하고, 미니컴퓨터 하나에서 강인하고 정확한 위치 추정뿐 아니라 주변 환경 인지와 경로 계획까지 실시간으로 진행될 수 있도록 효율적인 시스템을 구축했다.
로봇 주변의 지형 지도를 작성하는 기술은 고가의 LiDAR 센서에만 의존하지 않고, 상대적으로 저렴한 깊이 카메라로 대체할 수 있다. 추정된 로봇 위치의 주변 지형 지도를 빈틈없이 매끄럽게 작성하고, 이 지도를 활용해 안전한 지형을 스스로 판단해 보행할 수 있도록 적합한 경로를 계획한다. 드림워크가 탑재된 로봇이 극복할 수 있는 최대 단차와 로봇의 크기를 고려한 경로를 통해 로봇이 넘어지는 상황은 최소화한다. 보행 중 넘어질 때도, 자동으로 다시 일어나 임무를 수행할 수 있도록 강화학습 기반의 재회복(Fall recovery) 기술도 자체 개발해 탑재했다.
명현 교수는 “이번 대회에서 사용된 제어기인 드림워크 뿐 아니라, 로봇 주변의 환경을 인지하고 적절한 경로를 찾을 수 있도록 하는 기술 모두 독자개발한 기술”이라며 “국내 로봇 산업 경쟁력 제고에 이바지할 것으로 기대된다”고 전했다. 구본혁 기자
nbgkoo@heraldcorp.com
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