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고려대(홍승우 교수)-KAIST-국방과학연구소, 스스로 상황 판단해 걷고 뛰는 AI 기반 사족 보행 로봇 기술 개발... ‘Science Robotics’ 표지 논문 게재

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2026.07.24

△고려대학교 기계공학부 겸 스마트모빌리티학부 홍승우 교수

△Sicence Robotics 논문 표지 이미지 (출처: https://www.science.org/toc/scirobotics/11/116)

□ 고려대학교(총장 김동원) 기계공학부 겸 스마트모빌리티학부 홍승우 교수 연구팀이 KAIST 기계공학과 박해원 교수 연구팀 및 국방과학연구소와의 공동연구를 통해, 실제 야외 환경에서 주변 지형을 인식하고 상황에 맞는 보행 기술을 실시간으로 선택·전환하는 인공지능 기반 사족보행 로봇 제어 기술을 개발하였다.

□ 본 연구 성과는 로봇 분야 최고 권위 국제학술지인 Science Robotics (IF=25.5) 2026년 7월호 표지 논문으로 선정 및 게재되었다.
*논문명: Agile perceptive multi-skill locomotion for quadrupedal robots in the wild
*DOI: 10.1126/scirobotics.adz7397
*URL: https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adz7397

□ 기존 사족 보행 로봇 기술은 평탄한 바닥을 빠르게 달리거나 단일 장애물을 뛰어넘는 데 초점이 맞춰져 왔으며, 걷기·달리기·뛰어넘기 등 개별 보행 기술을 각각 따로 설계해야 했다. 이 때문에 로봇이 상황에 따라 자연스럽게 움직임을 전환하기 어렵고, 속도와 안정성을 동시에 확보하는 데 한계가 있었다.

□ 공동연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 하나의 제어기 안에서 서로 다른 보행 기술을 통합적으로 다룰 수 있는 APT-RL(Action Pretrained Transformer-based Reinforcement Learning) 기술을 새롭게 개발했다. 로봇은 별도의 모드 전환 없이 현재 지형에 가장 알맞은 움직임을 선택하며, 걷기에서 달리기, 달리기에서 뛰어넘기로 자연스럽게 전환할 수 있다.

□ 연구팀은 로봇 동역학과 궤적 최적화 기법을 활용해 시뮬레이션 환경에서 고품질 운동 데이터를 자동 생성했으며, 이를 통해 약 15.5시간 분량의 운동 데이터를 단 8분 만에 만들어내는 데 성공해 대규모 학습 데이터 구축 시간을 획기적으로 단축했다. 여기에 깊이 카메라와 라이다(LiDAR)를 통한 실시간 지형 인식 기능을 결합해, 로봇이 주변 환경을 스스로 파악하고 그에 맞춰 움직임을 조정할 수 있도록 했다.

□ 개발된 기술은 사족 보행 로봇 HOUND에 탑재되어 캠퍼스와 숲길 등 실내외 다양한 환경에서 검증됐다. 그 결과 로봇은 계단, 잔디 등 도시형 지형은 물론 쓰러진 나무와 낙엽길 같은 자연 지형에서도 안정적으로 이동했으며, 장애물이 포함된 실제 험지 환경에서 순간 최고 초속 6미터의 이동 속도를 기록했다.

□ 홍승우 교수는 “이번 연구는 사족보행 로봇이 복잡한 실제 야외 환경을 실시간으로 인지하고, 걷기, 달리기, 뛰어넘기 등 다양한 보행 기술을 상황에 맞게 선택·전환함으로써 빠른 이동성과 안정성을 동시에 구현했다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “향후 예측 불가능한 험지 환경에서 로봇의 실용화를 앞당길 차세대 이동 로봇의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

□ 이번 연구 성과는 로봇이 복잡한 야외 지형에서도 스스로 최적의 이동 방식을 선택하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기술의 실현 가능성을 보여준 사례로, 향후 재난 대응, 국방, 산업시설 점검 등 사람의 접근이 어려운 환경에서 자율적으로 임무를 수행하는 차세대 모빌리티 기술로 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

△(왼쪽부터) KAIST 기계공학과 박재현 박사과정생, 박해원 교수(공동 교신저자), 고려대 기계공학부 겸 스마트모빌리티학부 홍승우 교수(공동 교신저자), 강준길 연구원(연구 당시 국방과학연구소)

△ 연구팀이 개발한 제어 기술을 탑재한 사족 보행 로봇이 다양한 장애물을 극복하는 모습

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