DRCD랩의 목표는 고효율, 민첩성, 다용성을 가지는 다족형 로봇 (Legged Robot) 시스템을 개발하고, 필요한 소요기술을 연구하는 것입니다. 이러한 성능을 가지는 다족형 로봇은 사람이 활동하기 힘든 위험한 환경에서 복잡/비정형 지형에서의 높은 이동성을 이용하여, 위험한 임무를 수행하는 역할을 할 것입니다. 우리 연구실은 이러한 로봇을 개발하기 위한 기계 및 구동기 설계, 모델링, 시뮬레이션 및 지능 제어 전반에 걸친 연구를 수행하고 있으며, 수학적인 최적화 기법, 로봇 공학, 다자유도 시스템 최적 제어, 궤도 최적화, 인공지능 방법론을 기반으로 한 다양한 하드웨어 설계 및 지능 제어 방법을 개발하여 왔습니다.

□ 보행 로봇을 위한 구동기 기술

보행 로봇의 민첩한 구동을 위해서는 컴플라이언트하면서도 고출력을 가지는 전기 모터 구동기의 설계가 필수입니다. 기존의 전기 모터 구동기는 마찰이 높은 고감속비 기어박스를 이용하여, 컴플프라이언트 구동이 힘든 단점이 있었습니다. 이를 해결하기 위해서는 고출력 고토크 전기모터를 이용함과 동시에, 적절한 기어비를 가지는 고효율 기어박스의 설계가 중요합니다. 우리 연구실은 고토크 모터를 위한 적절한 기어비를 비선형 최적화 방법을 이용하여 선정하고, 토크 전달 효율이 높은 복합 유성기어와 높은 토크밀도를 가지는 전기모터를 이용하여, 이를 하드웨어로 설계 및 제작하였습니다. 설계된 구동기는 다리로 제작되어 최대 74cm의 수직 점핑이 가능함을 보여주었고, 현재 연구실에서 제작된 사족 보행 로봇 BAMBY의 구동기로 이용되고 있습니다. 연구결과는 2017년 미국 전기전자기술협회(IEEE)가 주관하는 국제로봇학술대회(IROS, International Conference on Intelligent Robots and Systems)에서 발표되었고, 최우수 학생논문상(Best Student Paper Award)의 최종 후보로 선정되었습니다.

 

□ 보행 로봇의 지능 제어를 위한 모델 예측 제어기 개발

보행 로봇은 높은 자유도와 비선형성, 그리고 접촉 동역학을 수반하는 복잡한 동역학을 가지는 시스템입니다. 이러한 복잡한 보행 로봇의 안정적인 제어를 위해서는 고자유도 비선형 시스템인 보행 로봇의 복잡한 동역학과 여러 가지 제약 조건을 고려하면서도, 보행 로봇의 독특한 모델 구조를 잘 활용할 수 있는 지능적인 제어기의 설계가 필요합니다. 우리 연구실은 매 제어주기마다, 동역학과 여러가지 제약 조건을 고려하여 최적화 제어 문제를 풀어 제어 입력을 구하는 모델 예측제어기(Model Predictive Control, MPC)를 보행 로봇 제어에 이용하고 있습니다. 특히, 3차원 공간에서의 자유로운 동적인 움직임을 만들어 내기 위해, Variational Linearization과 Lie-Group Theory을 이용하여, 특정 좌표계에 제어기의 성능이 구속받지 않는 MPC 구조를 보행 로봇에 최초로 제안하여, 로보틱스 분야 최고권위 Journal인 IEEE Transaction on Robotics에 보고하였습니다. 이에 기반하여, Manifold Optimization 개념을 도입한 Nonlinear Representation-Free MPC는 로봇 분야 국제로봇학술대회(IEEE IROS)에 발표하여 우수 논문상(RoboCup Best Paper Award)을 수상하였습니다.

 

□ 최적화 알고리즘 개발

최근의 제어 알고리즘은 복잡한 구속조건과 모델을 고려하기 위해, 최적화 알고리즘을 이용합니다. 이러한 최적화에 기반한 제어 알고리즘을 실제 로봇에 구현하기 위해서는 알고리즘의 실시간성이 보장되어야 하고, 이를 위해서는 주어진 최적화 문제의 해를 가능한 빠른 시간안에 구하는 것이 중요하게 됩니다. 우리 연구실에서는 최적화 기반 제어기의 실시간성을 보장하기 위해서 최적화 솔버 (Optimization Solver)를 직접 개발하였습니다. 특히, MPC와 비선형 최적화에 쓰이는 이차계획법 (Quadratic Programming) 문제를 컴퓨팅 파워가 낮은 임베디드 시스템에서 적용시킬 수 있도록 Solver를 만들고, 최신의 상용 Solver들 보다 적은 리소스를 쓰고도 더 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 확인하였습니다. 개발된 최적화 Solver는 연구실에서 개발된 로봇의 실시간 모델 예측 제어기에 쓰이고 있습니다.

       

                                [연구실에서 개발된 휴머노이드, 사족 보행 로봇, 연구실(HuboLab) 구성원]