현실 세계 변신 로봇? 엔지니어가 공중에서 형태를 변형하는 로봇을 만들다

로봇 공학의 세계는 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 작업용 로봇부터 더 섬세하고 복잡한 움직임이 가능한 인간형 로봇까지, 우리는 로봇 공학의 새로운 시대에 진입하고 있습니다. 

지난 달만 해도 연구원들은 인터랙티브 로봇을 만들어 치료용 말처럼 행동하고 인간의 감정에 반응하며, 부드럽지만 똑똑한 로봇은 환경을 감지하여 물체를 움직이고 잡으며 문어와 유사합니다; 그리고 육지와 물에서 모두 뛰어난 이동성을 위해 포유류를 모방한 로봇 개를 개발했습니다.

엔지니어들은 로봇이 손상을 감지하고 치유한 뒤 미래의 손상을 다시 감지할 수 있는 자기 치유 근육을 발명했으며, 손끝에서 상호작용을 느끼면서 로봇을 원격으로 제어하는 능력도 도입되었습니다.

이 모든 가운데, 엔지니어 팀은 공중에서 형태를 바꿀 수 있는 실제 변신 로봇을 개발했습니다. 이 공중 변형은 로봇이 손쉽게 굴러 떨어진 뒤 지면에서 즉시 작동을 시작할 수 있게 합니다. 

이 능력을 통해 Caltech 엔지니어들은 거친 지형에 걸리지 않고 주행과 비행을 모두 수행할 수 있는 특수 로봇의 과제를 극복했습니다. 이러한 로봇의 향상된 유연성은 로봇 탐사와 배송에 특히 유용합니다.

왜 지상 및 공중 로봇은 실제 환경에서 어려움을 겪는가

효과적인 지상-공중 이동은 다양한 로봇 응용 분야에 필수적이지만, 현재까지 지상 로봇이나 공중 로봇 모두 실제 세계에서 신뢰성 있게 작동하지 못합니다. 

지상 로봇은 작동 범위가 제한되어 높은 장애물을 넘거나 검사 작업을 수행하기 어렵고, 공중 로봇은 탑재량 요구와 도시 환경에서 비행 시 안전 문제 때문에 배터리 성능이 제한되는 문제에 직면합니다.

오늘날 자율 시스템이 직면한 이러한 도전 과제는 공중 및 지상 기능을 결합함으로써 극복될 수 있습니다. 따라서 캘리포니아 공과대학 엔지니어 팀은 지상-공중 로봇 개발에 집중하고 있습니다.

많은 로봇 설계는 이중 모드 이동 요구를 충족하기 위해 중복성 철학과 다중 액추에이터 사용에 의존하는 경향이 있습니다.

하지만 이러한 중복 로봇 설계는 종종 필요 이상으로 많은 액추에이터와 부품을 사용하게 되어 무게와 비용이 증가합니다.

여기서 형태 변화를 통해 동일한 부속을 다양한 작업에 재사용하는 모르포봇(형태 변환 로봇)은 시스템 복잡성과 무게를 줄이면서 다양한 이동 모드를 생성할 수 있습니다.

이러한 로봇 설계는 동물들의 다기능 이동 행동에서 영감을 얻으며, 변화하고 구조화되지 않은 환경에 직면하는 모바일 자율 로봇의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

예를 들어, 몇 년 전 콜로라도 주립대학 연구진이 제시한¹ 형태 적응 로봇 시스템을 위한 내장형 형태 변환 방안입니다.

연구진은 어려운 지형을 통과하기 위해 필요에 따라 다리와 몸체를 변형시킬 수 있는 세 대의 로봇을 개발했습니다. 이 시스템은 개구리와 같은 생물체가 환경과 생활 주기에 따라 형태를 조절하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다. 로봇을 개발하기 위해 연구진은 온도 변화에 따라 부드러워지거나 단단해지는 소재와 부피가 큰 전원 시스템 없이 움직일 수 있는 재료를 사용했습니다.

그 내장형 변형 방식은 인간 근육과 유사한 경량 인공 근육을 활용했으며, 전기가 가해지면 수축하여 다양한 형태를 구현하고 어려운 환경을 탐색하는 데 더 다재다능하고 적합하게 만들었습니다. 

최근 연구에서는 다기능 부속과 몸체 형태 변화를 이용해 움직임을 개선하고 이전에 불가능했던 기동성을 가능하게 했습니다. 그러나 모르포봇이 아직 충분히 연구되지 않은 능력은 공중에서 형태를 변환하여 지상 및 공중 이동을 동시에 향상시키는 것입니다.

이는 변형 과정에서 지상 차량과의 상호작용 필요성을 우회할 수 있는 능력을 모르포봇에 제공합니다. 

공중 변형은 거친 지형으로 인해 로봇 부속의 지면 움직임이 방해받아 지상 변형이 불가능한 상황에서 행동 민첩성과 임무 안전성을 확보하는 신뢰할 수 있는 경로를 제공합니다.

따라서 캘리포니아 공과대학 엔지니어들은 비행과 주행을 연결하는 공중 전환 기동을 시각화한 연구를 발표했습니다.

이 기동은 동적 휠 착륙(dynamic wheel landing)이라 불리며, 목표는 지면 근처에서 변형하고 이중 용도 휠-추진 부속에 착지함으로써 비행에서 주행으로 부드럽게 전환하는 것입니다. 가능한 한 운전 구성에 가깝게, 최대 기울기 각도를 유지하면서 원하는 충격 속도를 달성하는 것이 목표입니다. 

전통적인 쿼드로터 착륙 기동은 일반적으로 수직으로 변형 없이 하강하지만, 이번 연구에서 제시된 기동은 형태 변환을 포함하여 지면 근처에서 두 모드 사이를 전환하는 morpho-transition을 포함합니다.

하지만 이러한 기동을 구현하는 것은 쉬운 일이 아니며, 설계, 모델링, 제어 측면에서 도전 과제입니다. 

이 기동은 지속적인 추력에 견디기 위해 토크를 증가시켜야 할 뿐만 아니라, 액추에이터 한계와 로봇 자유도 사이에 새로운 동적 결합을 초래합니다. 지면 근처 공중 작동 자체가 지면 공기역학 효과 때문에 이미 알려진 어려운 문제이며, 여기에 형태 변형 비행 및 지면 근처 변형의 공기역학은 대부분 알려지지 않았습니다. 

이러한 도전을 해결하기 위해 캘리포니아 공과대학 연구진은 공중 변형 문제를 해결하기 위해 특별히 Aerially Transforming Morphobot(ATMO)을 설계했습니다.

ATMO 내부: 실제 변신 로봇 설명

Communications Engineering 저널에 발표된 연구, 캘리포니아 공과대학 자율 시스템 및 기술 센터의 자금 지원을 받아, ATMO라는 비행-주행 로봇을 설계함으로써 모르포봇의 공중 변형 과제를 해결합니다.

이 로봇은 최소한의 구동으로 비행 중에 몸체 형태를 바꿀 수 있는 형태 변환 메커니즘을 통해 공중 변형에 특화되었습니다.

이 로봇은 네 개의 추진기를 사용해 비행하고, 추진기를 보호하는 차폐체가 대체 주행 구성에서 시스템의 휠이 됩니다. 전체 변형은 중앙 조인트를 움직이는 하나의 모터에 의존하며, 이 모터가 추진기를 위로 올려 드론 모드로, 아래로 내리켜 주행 모드로 전환합니다.

새로운 로봇 시스템은 자연에서 영감을 받았으며, 주 저자인 Ioannis Mandralis 캘리포니아 공과대학 항공우주학 대학원생은 새가 어떻게 비행하고 몸 형태를 조절해 속도를 늦추고 장애물을 피하는지를 설명합니다.

“공중에서 변형할 수 있는 능력은 자율성과 견고성을 크게 향상시킬 수 있는 많은 가능성을 열어줍니다.”

– Mandralis

새가 착륙하고 달리는 모습을 보는 것은 꽤 간단해 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다.

“실제로 이것은 항공우주 산업이 50년 이상 해결하려 애쓰고 있는 문제입니다,” 라고 캘리포니아 공과대학 자율 시스템 및 기술 센터(CAST) 의장 겸 Hans W. Liepmann 항공우주 및 의료공학 교수이자 Booth-Kresa 리더십 의장인 Mory Gharib가 말했습니다. 이곳에서 연구원들은 드론 연구, 자율 탐사 및 바이오 영감을 받은 시스템을 발전시키기 위해 협력하고 있습니다.

모든 비행체는 지면 근처에서 복잡한 힘을 다루어야 합니다. 

헬리콥터의 경우 착륙 시 추진기가 많은 공기를 아래로 밀어냅니다. 여기서 양력과 추력은 회전하는 로터에 의해 제공됩니다. 공기 흐름이 지면에 닿으면 일부가 다시 위로 순환합니다. 따라서 헬리콥터가 너무 빨리 하강하면 이 공기 소용돌이에 빨려 들어가 양력을 잃을 수 있습니다.

ATMO의 경우, 네 개의 제트가 서로를 향해 지속적으로 발사 각도를 바꾸면서 지면 근처 힘에 대처해야 하므로 상황이 더욱 복잡해집니다. 이는 더 많은 난기류와 불안정을 초래합니다.

공기역학적 힘을 더 잘 이해하기 위해 엔지니어들은 CAST의 드론 실험실에서 실험을 수행했습니다.

착륙 중 로봇의 구성을 변경하면 추력에 어떤 영향을 미치는지 조사하기 위해 팀은 로드셀 실험을 수행했으며, 이는 기계적 힘을 전기 신호로 변환하는 장치를 사용해 물체에 가해지는 힘을 측정하는 실험입니다.

연구진은 또한 연기 시각화 실험을 수행했으며, 이는 기류 패턴을 시각화하여 동역학 변화의 근본 원인을 파악하기 위함입니다.

수집된 통찰은 이후 연구진이 ATOM을 위해 만든 새로운 제어 시스템의 알고리즘에 적용되었습니다.

이 시스템은 모델 예측 제어(model predictive control)라는 고급 제어 기법을 활용하여 시스템이 가까운 미래에 어떻게 동작할지를 지속적으로 예측하고, 그에 따라 행동을 조정합니다.

According to Mandralis:

“이 논문에서 가장 큰 혁신은 제어 알고리즘입니다. 쿼드로터는 추진기 배치와 비행 방식 때문에 특수한 컨트롤러를 사용합니다. 여기서는 이전에 연구되지 않은 동적 시스템을 도입합니다. 로봇이 형태 변환을 시작하면 서로 다른 동적 결합, 즉 서로 상호작용하는 다양한 힘이 발생합니다. 그리고 제어 시스템은 이에 빠르게 대응할 수 있어야 합니다.”

ATMO 테스트: 엔지니어가 공중 변형을 검증한 방법

캘리포니아 공과대학 엔지니어가 만든 ATMO는 이중 용도 부속을 통해 형태 변환으로 주행과 비행을 모두 구현했습니다. 그러나 ATMO를 다른 로봇과 구별하는 점은 공중에서 변형을 가능하게 하는 ‘자체 잠금 기울기 액추에이터 메커니즘’으로, 설계가 간단하고 비용이 낮으며 구동 요구가 최소화됩니다.

비행 모드에서는 로봇이 표준 쿼드콥터로 구성되어 휠-추진 부속을 추진에 사용합니다. 주행 모드에서는 동일한 부속을 휠 구동으로 재사용합니다. 

이렇게 설계된 콤팩트한 로봇의 총 중량은 5.5kg이며 배터리도 포함됩니다. 크기는 지상 구성에서 높이 33cm, 폭 30cm이며, 공중 구성에서는 높이 16cm, 폭 65cm입니다.

주행을 위해 ATMO는 양쪽에 위치한 두 개의 벨트-풀리 시스템을 사용하며, 구동 모터에 의해 작동되어 차동 구동 조향을 가능하게 합니다.

맞춤형 컨트롤러를 실행하는 컴퓨터가 탑재되어 있을 뿐만 아니라, 로봇은 상태 추정 및 융합을 위한 온보드 센서도 장착하고 있습니다. 모든 통신은 고급 소프트웨어 ROS2를 통해 이루어집니다. 

시스템을 검증하기 위해, 컨트롤러를 CAST 비행 구역에서 동적 휠 착륙에 적용했으며, 모션 캡처 시스템을 사용해 상태 추정을 가능하게 했습니다.

이 실험에서 컨트롤러는 휠-추진기를 각도 조절하며 하강과 약간의 전진 움직임을 포함한 참조 궤적을 추적하고, 휠에 착지한 뒤 전진하도록 사용되었습니다.

모델 기반 제어 체계는 비행, 주행 및 전환의 전체 작동 패키지를 포괄하도록 개발되었습니다. 로봇이 휠에 착지하기 위해 추진기를 기울일 때 발생하는 액추에이터 포화 문제를 해결하기 위해 팀은 “제어 목표 함수를 각 이동 모드별 특화된 목표 함수들의 볼록 조합으로 분해”했습니다.

이는 지상에서 공중으로 전환하는 동안 시스템을 제어하기 위한 유연한 프레임워크를 제공했습니다.

개발된 컨트롤러는 액추에이터 포화 한계를 초과하는 기울기 각도로 착륙을 가능하게 했으며, 이를 통해 새로운 로봇이 울퉁불퉁한 지형을 통과할 수 있게 되었습니다. 

착륙 시 최종 기울기 각도가 65°에 이르렀으며, 로봇은 임계 각도를 초과하는 기울기 각도로 성공적으로 착륙할 수 있음을 보여주었습니다. 연구에 따르면 이는 전환 단계에서 비용 함수가 변경되었기 때문이며, 그 결과 ATMO는 원하는 자세를 유지하면서 휠-추진기를 계속 기울일 수 있습니다. 

제어 방법을 검증하기 위해 팀은 주행 이륙을 수행한 뒤 동적 휠 착륙을 진행했습니다.

또한 그들은 급속 이륙과 전진 주행을 결합한 역기동, 그리고 경사면 착륙을 포함한 공중 변형의 중요한 활용 사례를 선보였습니다.

실험에서 ATMO는 높이와 위치가 알려진 경사면에 부드럽게 착지했으며, 전복 위험이 있는 상황에서도 착륙 전 변형하고 주행을 지속함으로써 이를 회피할 수 있었습니다. 

전반적으로 이러한 로봇의 기능과 실현 가능성을 실험적으로 검증한 결과, 연구는 “공중 로봇 변형을 활용하면 로봇 민첩성을 향상시키고 작동 범위를 확대하는 동적 지상-공중 전환 기동을 구현할 수 있어 향후 모바일 로봇 임무에서 더 큰 자율성을 열어준다”고 언급했습니다.

팀이 동적 전환 기동을 성공적으로 시연했지만, 여기서의 조건은 빠른 개발을 위해 제어된 환경이었습니다. 예를 들어, 모션 캡처 카메라 시스템을 사용해 로봇 시스템의 위치와 자세를 정확하고 빠르게 추정했으며, 이는 기존 온보드 센서가 달성할 수 있는 수준을 넘어섭니다.

따라서 로봇이 더 복잡하고 구조화되지 않은 지형에 직면하고, 노이즈가 포함된 부분적인 센서 정보에 기반해 결정을 내려야 하는 실제 환경에서 이러한 기동이 어떻게 작동하는지 추가 연구가 필요합니다.

 로봇 공학에 투자하기: 왜 Amazon (AMZN)이 돋보이는가

로봇 산업에서 눈에 띄는 이름을 이야기한다면, 전자상거래 거인 Amazon (AMZN )이 여기서 많은 진전을 이루어 왔습니다. 로봇 분야를 선도하기 위해, Amazon은 2012년에 Kiva Systems를 7억 7500만 달러에 인수했으며, 이후 Amazon Robotics LLC로 브랜드를 변경했습니다. 그 후 2022년에 최초의 자율 이동 로봇(AMR)인 Proteus를 공개했습니다.

Amazon (AMZN ) 

2025년 5월 현재, Amazon 보고하고 있는 로봇 수는 75만 대가 넘으며, 이들은 물품을 분류·들어올리·운반합니다. 

“수년간의 혁신을 통해 우리는 고객 주문을 이행하는 직원들을 지원하는 독특하고 고도로 통합된 로봇 시스템군을 구축·테스트·확장할 수 있었습니다.”

– Scott Dresser, Amazon Robotics 부사장

그에 따르면 AI의 발전으로 로봇이 원활히 통합되어 물류 센터에서 약 25%의 생산성 향상이 이루어졌다고 합니다.

총 아홉 대의 로봇이 있습니다. 여기에는 센서와 AI·ML 기반 시스템을 활용해 사람 주변에서 작업하도록 설계된 Amazon 고유의 자율 이동 로봇 Proteus가 포함됩니다. 

Robin은 패키지를 분류하는 로봇 팔로, 30억 건 이상의 패키지 이동을 성공적으로 수행했습니다. 또 다른 로봇 팔인 Cardinal은 패키지를 카트에 넣습니다. Sparrow 역시 개별 아이템을 집어 이동하는 로봇 팔입니다.

Sequoia는 로봇, AI 및 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 재고를 통합합니다. Hercules는 아이템 포드를 찾아 직원에게 전달하며, Titan도 동일한 작업을 수행하지만 Hercules의 두 배 무게를 들어올릴 수 있습니다. 그리고 Vulcan은 직원과 함께 작업하는 최초의 촉각을 가진 Amazon 로봇입니다. 

또한 다양한 포장 혁신 시스템을 사용해 고객 주문을 포장하며, 맞춤형 종이 봉투를 만드는 포장 자동화 기계가 활용됩니다.

Amazon은 현재 시가총액 2조 1800억 달러를 보유하고 있으며, 주가는 현재 205.8달러로 연초 대비 6.24% 하락했습니다. EPS(TTM)는 6.13, P/E(TTM)는 33.55, ROE(TTM)는 25.24%입니다.

재무 측면에서 Amazon은 2025년 3월 31일 종료된 1분기에 순매출 1557억 달러를 보고했습니다. 북미 매출은 전년 대비 8% 증가한 929억 달러, 국제 매출은 5% 증가한 335억 달러입니다.

이 기간 동안 Amazon 보고한 영업이익은 184억 달러, 순이익은 171억 달러(희석 주당 1.59달러), 영업 현금 흐름은 1139억 달러였습니다. 회사의 자유 현금 흐름은 259억 달러로 감소했습니다.

“2025년 초를 맞아 혁신 속도와 고객 경험 향상에 대한 진전에 만족한다”고 CEO Andy Jassy가 말했으며, 차세대 Alexa(Alexa+)가 “실질적으로 더 똑똑하고” 더 능력 있게 변하고, 새로운 Trainium2 칩과 Bedrock 모델 확장이 AWS 고객이 모델을 훈련하고 비용 효율적으로 추론을 실행하기 쉽게 만들며, 첫 번째 Project Kuiper 위성이 저궤도에 성공적으로 발사돼 대규모 광대역 접속을 제공한다고 언급했습니다.

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결론: ATMO가 로봇 공학의 새로운 시대를 여는 이유

로봇 공학은 생체 영감을 받은 엔지니어링, 공중 변형, 지능형 제어 시스템을 활용해 구동 요구가 증가해 무게가 늘고 이동 효율이 감소하는 문제를 겪는 지상-공중 로봇을 설계하고 있습니다.

캘리포니아 공과대학 엔지니어들은 ATMO를 통해 지면 근처에서 공중 및 지상 모드 간 부드러운 전환을 구현했으며, 이는 지면 근처 공기역학을 활용하고 모델 예측 제어기를 사용해 시스템을 안정화함으로써 달성되었습니다.

ATMO는 공중과 지상 이동성 사이의 격차를 메우는 핵심 단계이며, 다수의 실험 시연을 통해 검증되었습니다. 실제 환경에서 변형 가능한 이 로봇은 산업 전반의 자율 작동 방식을 재정의하고 보다 민첩하고 회복력 있으며 적응력 있는 기계의 길을 열어줄 거대한 잠재력을 보여줍니다!

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참고 연구:

^{1. Sun, J., Lerner, E., Tighe, B., Middlemist, C., & Zhao, J. (2023). Embedded shape morphing for morphologically adaptive robots. Nature Communications, 14(1), 6023. https://doi.org/10.1038/s41467-023-41708-6}