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[IT뉴스]165㎝의 '문워크' 하는 차세대 로봇···고난도 동작까지 척척

온카뱅크관리자

2025-09-19 08:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 박해원 교수 연구팀 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1K0uT29HyJ">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c72e4d972415d33daede06bbe16133b55cd46081410343c8137da056eb7230b3" dmcf-pid="tlDmJvSgTd" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/19/seouleconomy/20250919082717433itsj.png" data-org-width="640" dmcf-mid="XHZbH68tlL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/19/seouleconomy/20250919082717433itsj.png" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="d51cc20f1b77326a30dedd0a7c336ab7d55dab8e09b1eabb7684b9bcd6b88a95" dmcf-pid="FSwsiTvahe" dmcf-ptype="general">
            [서울경제] 
          </div>
          <p contents-hash="a4d1a47bd1d126a37199ba7e492e0c1cab937876bb28fad9718f715572c790a6" dmcf-pid="3vrOnyTNCR" dmcf-ptype="general">시속 12㎞로 안정적으로 달리는 사람과 유사한 체형을 가진 휴머노이드 로봇이 등장했다. </p>
          <p contents-hash="8670545c5421a8a9346b211b52c25fbba49f931b78911d3309d721f24f79162a" dmcf-pid="0TmILWyjlM" dmcf-ptype="general">KAIST 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터(휴보랩)의 박해원 교수 연구팀은 사람과 유사한 신장(165㎝)과 체중(75㎏)을 목표로 인간 중심 환경에 맞춰 설계된 로봇을 개발했다고 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="6e8488d453286a41d1bcd23a7e16e343ee3d5ab5af46790d992917129abeee9d" dmcf-pid="pysCoYWASx" dmcf-ptype="general">이번에 연구진이 독자 개발한 휴머노이드 로봇은 세계적 수준의 주행 성능과 함께 눈을 감은 상태나 험지에서도 균형을 잃지 않는 탁월한 안정성을 자랑한다. 나아가 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람 특유의 고난도 동작까지 소화하며, 실제 산업 현장에서 활용될 수 있는 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받는다. </p>
          <p contents-hash="876ec2d46b9d113f9b296702d74b69e0330fd2b7f8ddaf4b28f00c822823cd7a" dmcf-pid="UWOhgGYcWQ" dmcf-ptype="general">로봇의 하체 플랫폼은 모터, 감속기, 모터 드라이버 등 모든 핵심 부품을 연구팀이 직접 설계·제작했다. 휴머노이드 로봇의 성능을 좌우하는 주요 부품을 자체 기술로 확보하며 하드웨어 측면에서 기술적 독립성을 달성했다. 또한 연구팀은 가상환경 내에서 자체 개발한 강화학습 알고리즘을 통해 인공지능 제어기를 훈련하고 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim-to-Real Gap)를 극복하여 실환경에 성공적으로 적용함으로써, 알고리즘 측면에서도 기술적 독립성을 확보했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="368fb708b91b1802e6a1565edf8928be118530038364d7d53d5da3020ba68aef" dmcf-pid="uYIlaHGkCP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="개발된 로봇의 구성 요소" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/19/seouleconomy/20250919082718733qgst.png" data-org-width="640" dmcf-mid="5trOnyTNvi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/19/seouleconomy/20250919082718733qgst.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            개발된 로봇의 구성 요소
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="60b0a4918778a8b3a9cdc350a04e3e71f290216ac69c88e6478b254cca216be3" dmcf-pid="7GCSNXHEW6" dmcf-ptype="general">로봇은 평지에서 최대 3.25m/s(시속 약 12km)의 속도로 주행할 수 있으며, 30㎝ 이상의 단차 극복 능력(얼마나 높은 턱이나 계단, 장애물 같은 높이 차이를 오르내릴 수 있는지를 나타내는 성능 지표)을 갖췄다. 앞으로는 4.0m/s(시속 약 14㎞) 주행 속도, 사다리 등반, 40㎝ 이상 단차 극복 능력을 목표로 성능을 고도화할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="8533a33cceb16cf8769d6fa3ad73ec1785adb10262915f29b6226f9dbbd06bcf" dmcf-pid="zHhvjZXDT8" dmcf-ptype="general">박해원 교수팀은 KAIST 기계공학과 황보제민 교수팀(팔), MIT 김상배 교수팀(손), KAIST 전기및전자공학부 명현 교수팀(측위 및 내비게이션), KAIST 김재철 AI대학원 임재환 교수팀(시각 기반 조작 지능)과 협력해, 상체까지 갖춘 완전한 휴머노이드 하드웨어와 인공지능 구현을 추진 중이다. 이를 통해 로봇이 무거운 물체 운반, 밸브·크랭크·문고리 조작, 보행과 조작이 동시에 요구되는 카트 밀기·사다리 오르기 등 복합 작업을 수행할 수 있도록 기술을 개발하고 있다. 나아가 실제 산업 현장의 복잡한 요구에 대응할 수 있는 다재다능한 신체 능력을 확보하는 것이 목표다.</p>
          <div contents-hash="b69ebd8595f879f99eadae422cb81e157626154dc4e89cdd71887a29f3c46788" dmcf-pid="qXlTA5Zwl4" dmcf-ptype="general">
           <p>아울러 연구팀은 이번에 단일 다리 기반 ‘홉핑(Hopping)’ 로봇도 제작했다. 이 로봇은 한 발로 균형을 유지하며 반복적으로 뛰는 고난도의 동작을 구현했으며, 360도 공중제비와 같은 극한 운동 능력까지 선보였다. 특히 생물학적 참고 모델이 없어 모방학습이 불가능한 상황에서, 연구팀은 질량중심 속도를 최적화하면서 착지 충격을 줄이는 AI 제어기를 강화학습으로 구현해 의미 있는 성과를 거뒀다.</p> 서지혜 기자 wise@sedaily.com
          </div>
         </section> 
        </div> 
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