로봇이 자연스럽게 걷기 위해 꼭 알아야 할 핵심 알고리즘

로봇이 자연스럽게 걷는 핵심 알고리즘

로봇이 자연스럽게 걷기 위해 꼭 알아야 할 핵심 알고리즘

로봇이 사람처럼 걷는 기술은 단순히 기계공학의 발전만으로 이뤄지는 것이 아닙니다. 로봇공학, 인공지능, 제어공학, 다물체 동역학, 모션플래닝, 재료공학까지 모두 총체적으로 융합되어야 가능한 기술입니다. 특히 최근에는 Boston Dynamics의 Atlas 로봇이 역동적인 점프와 달리기를 선보이며 많은 연구자들에게 자극을 주었고, Honda ASIMO가 보여준 부드러운 보행 기술, 국내 KAIST의 휴보 로봇이 구현한 안정적 이족보행도 세계적으로 인정받고 있습니다. 이러한 기술은 물류, 의료 재활, 군사 탐사, 서비스 로봇 산업에서 혁신을 이끌고 있으며, 사람처럼 자연스럽게 걷는다는 것은 단순히 다리를 움직이는 동작이 아닌 추진력, 균형, 환경 적응력, 보행 의도 해석까지 포함됩니다. 이번 글에서는 로봇이 실제 인간과 같은 보행을 구현하기 위해 반드시 이해하고 적용해야 할 핵심 알고리즘들을 상세히 살펴보고자 합니다.

제어 알고리즘과 궤적 생성

로봇의 보행에서 가장 기본이 되는 것은 제어 알고리즘(Control Algorithm)입니다. 제어 알고리즘은 로봇의 각 관절 모터가 어느 시점에 어느 각도로 움직여야 할지를 계산하고 제어하여, 목표한 궤적을 정밀하게 따라갈 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 가장 대표적인 제어 방식으로는 PID(Proportional-Integral-Derivative) 제어가 있으며, 이는 오차를 실시간으로 보정하면서도 구현이 간단하다는 장점이 있습니다. 그러나 PID는 외란이 큰 환경이나 빠른 동적 반응이 필요한 로봇 보행에서는 한계가 존재합니다. 이를 보완하기 위해 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어가 활용되는데, 이는 시스템의 상태를 선형 모델로 근사하여 비용 함수 최적화를 통해 제어 입력을 산출하므로 더 높은 안정성과 효율성을 제공합니다. 최근에는 MPC(Model Predictive Control)가 각광받고 있습니다. MPC는 미래의 궤적을 예측하고 최적화하여 현재의 제어 입력을 결정하는 방식으로, 보스턴 다이나믹스의 Atlas 로봇처럼 빠르고 역동적이면서도 안정적인 보행을 구현할 수 있습니다. 궤적 생성(Trajectory Planning)은 로봇이 한 걸음을 내디딜 때 발끝과 발뒤꿈치가 언제 어떻게 지면에 접촉하고 떼어야 하는지를 수 밀리초 단위로 계산하는 과정입니다. 대표적으로 spline interpolation, cubic polynomial, quintic polynomial, 최적화 기반 궤적 생성, 보행 패턴 생성 알고리즘이 사용됩니다. 특히 보스턴 다이나믹스는 spline interpolation을 이용해 관절 궤적을 부드럽게 연결하고, 최적화 알고리즘을 통해 추진력과 에너지 소모를 최소화하면서 안정적인 보행을 구현하고 있습니다. 이러한 제어와 궤적 생성 알고리즘은 인간의 보행 데이터를 분석해 inverse kinematics(역기구학)으로 변환하고, forward dynamics(순동역학)으로 검증하는 과정을 거쳐 실제 로봇 모션으로 완성됩니다. 이 모든 과정은 ROS(Robot Operating System) 기반 시뮬레이션 환경에서 검증 후 실물 로봇에 적용됩니다.

제로 모멘트 포인트 알고리즘

사람처럼 넘어지지 않고 안정적으로 걷기 위해 개발된 것이 ZMP(Zero Moment Point) 알고리즘입니다. ZMP는 로봇이 걷거나 달릴 때 발생하는 모멘트(회전력)가 발바닥의 지면 접촉면 안쪽에 위치하도록 제어하는 개념으로, 로봇 보행 안정성의 기초라고 할 수 있습니다. 사람이 걷다가 중심이 발바닥 밖으로 벗어나면 쉽게 넘어지는 것과 같은 원리로, 로봇도 지면 반력과 무게중심의 위치를 실시간으로 계산해 ZMP를 발 안쪽으로 유지하도록 합니다. ZMP 계산에는 inverse kinematics를 기반으로 한 실시간 관절각 추정, forward dynamics 기반의 전체 시스템 가속도 계산, 관절 토크 피드백 제어가 모두 통합되어야 합니다. 또한 보행 중 외란이 가해졌을 때 실시간으로 ZMP를 보정하기 위해 disturbance observer(외란 관측기)나 센서퓨전 알고리즘이 적용됩니다. 현재 거의 모든 휴머노이드 로봇의 기본 보행 알고리즘으로 ZMP가 채택되어 있으며, KAIST 휴보, Honda ASIMO, 일본 WABIAN-2, 도요타 휴머노이드, 소프트뱅크 로보틱스의 Pepper까지 다양한 로봇에 응용되고 있습니다. ZMP 기반 보행은 단순 직선 보행뿐 아니라 제자리에서 방향을 전환하는 회전보행, 곡선보행, 계단보행, 경사로보행 등에도 확장되어 사용되며, 이때는 각 contact point(지면 접촉점)와 friction cone(마찰원뿔)을 계산하여 미끄러짐 없는 안전 보행을 실현합니다.

캡처 포인트 알고리즘

ZMP 알고리즘은 안정적인 보행을 가능하게 하지만, 예상치 못한 큰 외란이나 빠른 움직임에서는 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 개발된 것이 Capture Point(캡처 포인트) 알고리즘입니다. 캡처 포인트란 로봇이 균형을 잃었을 때 어느 위치에 발을 디디면 넘어지지 않고 다시 균형을 잡을 수 있는지를 계산하는 개념입니다. 이는 인간이 걷다가 발을 헛디뎌 중심이 무너질 때, 본능적으로 다른 쪽 발을 빠르게 내디뎌 균형을 되찾는 것과 동일한 원리입니다. 캡처 포인트 알고리즘은 Linear Inverted Pendulum Model(LIPM)을 기반으로 무게중심의 움직임을 예측하고, 실시간으로 발 디딤 위치를 산출합니다. 이를 위해 forward dynamics, inverse dynamics, 실시간 다이나믹 모델링, 관절 토크 최적화가 통합되어야 하며, KAIST 휴보의 보행 안정화 연구에서도 활발히 응용되고 있습니다. 특히 캡처 포인트 기반 보행은 빠르게 달리거나 장애물을 피하는 agile locomotion 구현에 필수적이며, Boston Dynamics Atlas의 다이나믹 러닝, MIT Cheetah의 고속 질주 로봇에도 적용되어 있습니다. 또한 캡처 포인트 알고리즘은 단순 보행을 넘어서 push recovery(밀림 회복), slip recovery(미끄러짐 회복), stumble recovery(걸려 넘어질 때의 회복) 기술과 결합해 인간 수준의 보행 안정성을 구현하고 있습니다.

강화학습 기반 보행 알고리즘

최근 로봇공학과 인공지능이 융합되면서, 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 보행 알고리즘이 급속히 발전하고 있습니다. 강화학습 기반 보행은 시뮬레이션 환경에서 수십만 번 이상의 학습을 통해 로봇이 스스로 가장 효율적이고 안정적인 보행 패턴을 터득하도록 하는 방식입니다. OpenAI, Google DeepMind, Berkeley AI Research Lab에서도 강화학습과 모션제어를 결합하여 복잡한 지형, 불규칙한 표면, 예상치 못한 충격이 있는 환경에서도 보행 가능한 로봇 알고리즘을 연구 중입니다. 대표적인 강화학습 시뮬레이터로는 MuJoCo, PyBullet, Isaac Gym, RaiSim이 사용되며, 이들은 GPU 병렬학습을 통해 수십 배 빠른 학습 속도를 제공합니다. 강화학습 기반 로봇보행 알고리즘의 핵심은 reward function(보상함수) 설계, observation space(관찰공간) 설계, action space(행동공간) 설계입니다. 보상함수는 목표 속도, 에너지 효율, 안정성, 궤적 정확성 등을 포함해야 하고, 관찰공간은 관절 각도, 속도, 관절 토크, 지면 반력, 관성 측정장치(IMU) 데이터를 모두 포함해야 합니다. 행동공간은 토크제어, 속도제어, 위치제어를 모두 고려해 설계됩니다. 최근에는 Hierarchical Reinforcement Learning(계층적 강화학습), Curriculum Learning(커리큘럼 학습), Domain Randomization(도메인 무작위화) 기법이 결합되어, 시뮬레이션에서 학습된 정책(policy)을 실제 로봇에 적용할 때의 sim-to-real gap(시뮬-실환경 차이)을 효과적으로 극복하고 있습니다.