인공지능(AI)을 탑재한 4족 보행 로봇 개가 인간과 실제 배드민턴 랠리를 이어가는 데 성공했다고 라이브 사이언스가 3일(현지시간) 보도했다. 

단순한 반복 동작이 아니라 역동적이고 예측 불가능한 스포츠 상황에 대응할 수 있는 능력을 확보했다는 점에서 로봇공학 발전의 새로운 이정표로 평가된다.

연구진이 활용한 로봇은 스위스 취리히 연방공과대학(ETH) 연구진이 개발한 '애니멀(ANYmal)'이다. 체중 50kg, 높이 50cm 안팍의 개 모양 4족 보행 로봇인 애니멀은 원래는 험지를 이동하거나 물건을 운반하도록 설계됐다. 

4족 보행 로봇 '애니멀'의 진화

이번 연구에서는 라켓을 장착한 로봇 팔을 부착해 키 1.6m, 4개 다리에 각각 3개씩, 팔에 6개인 총 18개 관절을 가진 '배드민턴 선수 로봇'으로 변신시켰다. 애니멀은 머신러닝을 통해 전신 동작과 시각적 인식을 결합해 배드민턴 채에 셔틀콕이 닿아 그물 위로 성공적으로 되돌려 보내는 방식을 적응시키는 법을 배웠다. 

앞부분에는 스테레오 카메라가 설치돼 셔틀콕의 궤적을 실시간으로 추적하고, 이를 토대로 로봇의 전신 움직임과 라켓 스윙을 제어할 수 있도록 했다. 즉, 로봇 본체 정면 중앙에서 오른쪽에 두 개의 렌즈가 겹친 스테레오 카메라를 추가한 것. 두 개의 렌즈 덕분에 로봇은 자신을 향해 날아오는 셔틀콕의 시각 정보를 실시간으로 처리하고 셔틀 콕의 방향을 파악할 수 있었다. 

연구진은 "시각 인식과 전신 운동을 결합한 사례"라며 "스포츠라는 복잡한 환경에서 로봇의 잠재력을 실험하기 적합하다"고 설명했다.

5천만 번의 시뮬레이션 학습

애니멀은 단기간에 경기력을 갖춘 것이 아니다. 연구진은 먼저 가상 배드민턴 코트를 구현한 뒤, 가상 셔틀콕을 무작위로 발사해 로봇이 이를 쫒고 타격하도록 훈련시켰다. 보상 기반 강화학습 방식이 적용돼, 라켓의 각도·스윙 속도·타이밍·코트 내 이동 효율 등이 일정 기준에 부합할 때마다 '보상'을 받도록 설계됐다.

이 과정에서 무려 5천만 번의 시뮬레이션이 이뤄졌고, 그 결과 모든 관절의 움직임을 통합적으로 제어하는 신경망 모델이 완성됐다. 이후 실제 환경에 이 신경망을 이식한 결과, 로봇은 인간이 쳐낸 셔틀콕을 10회 이상 정확히 주고받는 수준에 도달했다.

실제 경기장에서의 성과

현실에서 로봇은 주황색 셔틀콕을 추적하며 초당 최대 12m 속도로 라켓을 휘둘렀다. 이는 아마추어 배드민턴 선수 스윙 속도의 절반 수준이지만, 정교한 타이밍 조절 덕분에 네트를 넘기는 데 무리가 없었다.

또한 로봇은 셔틀콕의 낙하 지점에 따라 움직임을 달리했다. 가까운 거리는 발을 거의 움직이지 않고 타격했고, 1.5m 이상 떨어지면 네 발을 빠르게 움직여 셔틀콕에 접근했다. 2m 이상 떨어질 경우에는 전속력으로 뛰어 올라 팔의 도달 범위를 확장하는 등 인간 선수와 흡사한 전략적 움직임을 보였다. 타격 후에는 자연스럽게 코트 중앙으로 복귀해 다음 샷에 대비하는 습관까지 형성됐다.

남은 한계와 과제

다만 한계도 분명하다. 현재 로봇은 상대 선수의 움직임을 고려하지 못하고 단순히 셔틀콕의 위치만 추적한다. 연구진은 "인간 선수들은 상대의 몸짓을 보고 셔틀콕 궤적을 예측한다"며 "향후 인간 자세 인식 기능을 추가하면 더 자연스럽고 효과적인 경기 운영이 가능할 것"이라고 설명했다.

또한 로봇의 시야 확보 문제도 남아 있다. 연구진은 "셔틀콕을 보면서 움직이면 속도가 느려지고, 속도를 높이면 셔틀콕을 놓친다"며 "이 균형을 맞추는 것이 AI의 핵심 과제"라고 밝혔다. 향후 목관절을 추가해 시야를 넓히는 방안도 검토 중이다.

스포츠를 넘어선 응용 가능성

연구진은 이번 성과가 단순히 '로봇 스포츠 쇼케이스'에 머물지 않는다고 강조한다. 재난 현장에서 잔해를 치우거나 위험 지역에서 신속히 움직이며 임무를 수행하는 데 활용할 수 있기 때문이다. 로봇이 동적 시각 인식과 기민한 움직임을 동시에 수행할 수 있다면, 구조 활동이나 군사·산업 현장 등 응용 범위는 더욱 넓어진다.

공동 저자인 마 윤타오(Ma Yuntao) 박사는 "스포츠는 연구 난이도를 점차 높여가기에 적합한 훈련장"이라며 "이번 배드민턴 실험을 통해 로봇이 복잡한 환경에서도 학습을 통해 동작을 최적화할 수 있음을 입증했다"고 말했다.

로봇공학의 새로운 전환점

로봇공학계는 이번 연구를 4족 보행 로봇의 진화 단계를 한층 끌어올린 사건으로 평가한다. 기존에는 문을 열거나 물건을 집는 등 정적인 작업 중심이었다면, 이제는 인간과 실시간으로 상호작용하는 수준으로 발전했기 때문이다.

학계에서는 "애니멀의 성과는 AI와 로보틱스 융합이 가져올 미래의 가능성을 보여준다"며 "스포츠뿐 아니라 물류, 국방, 구조 현장 등 다양한 영역에서 인간을 보조할 수 있는 길을 열었다"고 분석했다.

이번 연구 결과는 지난 5월 28일자 학술지 사이언스 로보틱스(Science Robotics)에 게재됐다. 로봇이 스포츠라는 역동적 무대에서 인간과 호흡을 맞춘 사례는 향후 로보틱스 연구가 지향해야 할 새로운 방향성을 제시하고 있다.