"칼로 채소 깎는 로봇팔·택배 나르는 로봇"…네이버랩스, 로봇은 진화 중
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"칼로 채소 깎는 로봇팔·택배 나르는 로봇"…네이버랩스, 로봇은 진화 중
  • 이새연
  • 승인 2020.11.11 17:15
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네이버랩스 로봇 '앰비덱스' (한국기계연구원 유튜브 갈무리) © 뉴스1


네이버랩스는 11일 한국기계연구원이 주최한 '2020 글로벌 기계기술 포럼'에서 로봇팔 '앰비덱스'와 실내 자율주행 플랫폼 '어라운드'의 최신 버전 '어라운드D'를 선보였다. 네이버랩스는 네이버의 자회사로 로봇 개발 연구를 담당하고 있다.

네이버랩스는 로봇을 연구하기 위해 '사람'과 '주변환경'을 함께 연구하고 있다. 이날 발표자로 나선 석상옥 네이버랩스 대표는 "로봇과 사람이 공존하기 위해선 로봇 자체도 중요하지만 로봇을 둘러싼 환경과 공전의 대상인 사람에 대한 연구가 중요하다"고 강조했다.

이에 회사는 로봇 연구에 앞서 인간이 사는 공간을 이해하기 위해 '지도'(맵) 데이터 확보에 큰 중점을 뒀다. 로봇이 우리의 생활 속에 들어오기 위해선 로봇이 '내가 어디에 있는지'를 인지하는 것이 중요하기 때문이다. 네이버랩스가 맵 데이터 확보에 열중하는 배경이다.

네이버랩스는 로봇, 자율주행자동차, 스마트폰 같은 머신을 위한 맵(머신리더블 맵)을 구축하기 위해 지난 2016년 지도를 만드는 로봇 'M1'을 선보인 바 있다. 로봇은 이 맵 데이터를 바탕으로 자신의 위치를 파악하고 경로계획을 세운다.

M1에는 주변을 스캔하는 레이저 스캐너(라이다)가 달렸다. M1은 현재 춘천 데이터센터 '각'과 네이버 본사 도서관 등을 주행하며 데이터를 수집하고 있다. 회사는 유동인구와 변수가 많은 실외 맵 데이터 확보를 위해 'M1&COMET'이라는 백팩형 스캔 로봇을 만들어 공항, 백화점, 지하철 역 등의 지도 데이터를 확보하고 있다.

네이버랩스는 맵 데이터를 클라우드에 올린 자율주행로봇 '어라운드'도 출시했다. 어라운드는 배달에 최적화된 클라우드 기반 로봇으로 고가의 라이다 센서 없이도 비전 기술과 강화학습 기반의 자연스러운 자율주행 기술을 보여준다.

이날 석 대표는 콘퍼런스에서 최신 '어라운드D'를 처음으로 공개했다. 어라운드D는 브레인리스 로봇으로 주행 중 마주치는 사람을 자연스레 피하며 택배 등을 나른다. 네이버랩스는 이용자에게 친근함을 주기 위해 어라운드D에 감정을 표현하는 디지털 눈을 장착하기도 했다.

 

 

 

 

 

네이버랩스 브레인리스 로봇 '어라운드D' (한국기계연구원 유튜브 갈무리) © 뉴스1

 

 


나아가 네이버랩스는 사람이 타지않아도 도로를 달릴 수 있는 자율주행로봇 플랫폼 'ALT'을 개발 중이다. 회사는 자체 기술력을 투입해 HD 맵을 구축했고, 국내 자율주행 기술의 발전을 위해 지난해 10월부터 이 데이터셋을 무상공개하고 있다. 민간기업 최초의 결정이다. 석 대표는 "국내 480곳의 기업·교육기관이 해당 데이터 공유를 요청한 상태"라고 했다.

이러한 맵 데이터를 바탕으로 네이버랩스 로봇은 최고 수준의 주변 인지능력을 자랑한다. 석 대표는 "기존 로봇은 주변 인식을 위해 두리번거리고 장애물을 만나면 주춤하곤 했는데 어라운드는 무선 조종자가 숨어서 작동하는 것처럼 자연스럽게 장애물을 회피하며 이동할 수준까지 올라섰다"고 말했다.

네이버랩스의 로봇은 결국 '사람'을 향한다. 회사는 로봇이 사람과 교감할 수 있도록 다양한 실험을 하고 있다. 네이버랩스가 개발한 로봇팔 앰비덱스가 대표적이다. 앰비덱스는 로봇에 사람의 복잡하고 비정형화된 움직임을 학습해 구현시킬 수 있는 운동지능을 적용한 최초의 사례다.

앰비덱스는 위치제어뿐 아니라 힘 제어가 가능하다. 허리를 단 앰비덱스는 사람과 하이파이브를 하고 사람과 공놀이를 하며, 물체를 움켜지기도 한다. 석 대표는 "기존 로봇팔은 핀치(꼬집는) 정도만 가능했다면 앰비덱스는 힘 제어가 가능해 강하게 움켜쥐기는 것이 가능하며, 다양한 형태의 물체를 집어들 수 있다"고 설명했다.

네이버랩스는 김상배 MIT 교수팀과 '피지컬 인텔리전스'(육체지능)라는 개념을 로봇에 적용하고 있다. 피지컬 인텔리전스는 인간이 의식하지 않고 자연스럽게 수행하는 복잡한 행동들을 의미하는데 주머니에서 동전을 꺼내거나 어둠 속에서 220V 플러그를 꽂는 것도 여기에 해당한다.

이에 네이버랩스와 MIT 연구팀은 인간만이 할 수 있는 행동을 로봇에 학습(딥러닝 기술 강화학습)시키고 있다. 일례로 빵 위에 잼을 바를 때 다뤄지는 힘은 로봇이 이해할 수 없기 때문에 로봇 공학자가 직접 행동해 정보로 인지하게 만드는 식이다. 앰비덱스가 칼을 들고 고구마를 반토막 내지 않고 껍질만 깎을 수 있게 된 배경이다.

석 대표는 "네이버랩스는 '햅틱디바이스'라고 해서 사람의 피지컬 인텔리전스를 로봇에게 가르치기 위한 도구를 운영하고 있다"며 "일상 속에서 사람이 겪는 불편함을 로봇에게 가르치고 있는데, 데이터 강화학습을 통해 로봇을 똑똑하게 만드는 것이 우리의 목표"라고 했다.

 

 


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