새로운 3단계 제어 아키텍처를 통해 휴머노이드나 사족 보행 로봇과 같은 부유 베이스 로봇이 사람의 물리적 밀침이나 지속적인 접촉 힘을 균형을 잃지 않으면서 정상 상태 오차 없이 견딜 수 있게 되었다. 중심질량 모델 예측 제어(MPC)로 보행을 계획하고, 별도의 임피던스 MPC가 1kHz 속도로 사람의 상호작용 힘을 예측 및 상쇄하는 방식을 결합함으로써, 이 시스템은 기존 연구에서 채워지지 않았던 구조적 틈새를 차지한다.
목차
연구진이 구축한 시스템
Yongyan Cao는 부유 베이스 로봇(휴머노이드 또는 사족 보행 로봇)에서 세 개의 중첩 루프로 동작하는 제어 스택을 개발했다. 가장 바깥쪽 루프인 중심질량 MPC는 40–100Hz로 작동하며 500ms 예측 구간 동안 질량 중심 궤적과 지면 반력을 계획한다. 중간 루프인 전신 제어(WBC) 계층 구조는 500Hz로 작동하며, 이 지면 반력을 접촉 유지와 균형을 위한 관절 토크로 변환한다. 핵심적으로, WBC 계층 구조는 팔 끝점 작업 슬롯을 열어둔다.
이 열린 슬롯은 가장 안쪽 루프인 약 1kHz로 작동하는 임피던스 MPC가 채운다. 이 계층은 팔의 잔여 동역학에 대한 접촉 일관 동역학 모델을 사용하여 물리적 인간-로봇 상호작용(pHRI) 힘을 예측하고 상쇄한다. 표준 PD 임피던스 법칙 대신, 임피던스 MPC는 예측된 외란과 로봇의 토크 한계를 모두 고려하는 재귀 수평선 2차 계획법(QP)을 사용한다. 칼만 필터가 외력 외란을 추정하고, 접촉 모드 전환 프로토콜이 로봇이 보행 단계(예: 이중 지지에서 단일 지지) 사이를 전환할 때 필터가 빠르게 재수렴하도록 보장한다.
주요 결과
논문은 두 플랫폼(일반 휴머노이드 모델과 공식 Unitree G1 MJCF 모델(29 자유도, 33.3kg))에 대한 시뮬레이션 실험 결과를 보고한다. 세 가지 주요 시나리오를 테스트했다.
- 시나리오 A(지속적인 밀침): 로봇이 이중 지지 상태로 서 있을 때 팔 끝점에 8N의 일정한 힘을 가한다. 임피던스 MPC는 정상 상태 추적 오차가 0에 도달하는 반면, 기존 PD 임피던스 법칙은 2–3cm 정도 표류하며 외란을 완전히 제거하지 못한다.
- 시나리오 B(밀침 + 주기적 충격): 8N의 지속적인 힘에 6N의 충격(1Hz, 0.1초 지속)을 더한다. 임피던스 MPC는 충격 중에도 팔 끝점 위치 오차를 0.5cm 미만으로 유지하고 이후 0으로 복귀하는 반면, PD 법칙은 최대 4cm를 초과하는 오차를 보인다.
- 시나리오 C(Unitree G1 실제 모델): 공식 G1 모델에서 동일한 시나리오 A 프로토콜을 실행하여 아키텍처의 전이 가능성을 확인했으며, PD에 비해 정상 상태 오차가 0이고 최대 과도 오차가 80% 감소했다.
접촉 전환 시 수렴 범위를 분석한 결과, 칼만 필터가 공분산 팽창 후 약 10샘플(1kHz에서 10ms) 이내에 재수렴하여 발이 들리거나 내려앉는 상황에서도 힘 추정 정확도가 유지된다.
작동 원리
로봇의 상태는 일반화 좌표(6자유도 부유 베이스 + 관절 각도)로 표현된다. 제어 계층 구조는 접촉 일관 질량 역행렬을 활용하며, 이는 작업 힘을 강체 접촉 구속 조건의 영공간으로 투영한다. 이를 통해 임피던스 MPC가 생성하는 명령이 운동학적 접촉 구속 조건을 위반하거나 균형을 방해하지 않도록 보장한다.
아키텍처 분해:
| 수준 | 구성 요소 | 주파수 | 목적 |
|---|---|---|---|
| 1 | 중심질량 MPC | 40–100Hz | 단일 강체 동역학(SRBD) 모델을 사용하여 질량 중심 궤적과 지면 반력 계획(500ms 예측 구간) |
| 2 | WBC 계층 구조 | 500Hz | 수준 1의 힘을 접촉 작업과 균형을 위한 관절 토크로 변환, 팔 끝점 작업 슬롯은 열어둠 |
| 3 | 임피던스 MPC | ~1kHz | pHRI 외란을 예측하고 상쇄하는 재귀 수평선 QP로 팔 슬롯을 채움 |
임피던스 MPC는 잔여 플랜트 모델을 사용한다. 수준 2가 균형 토크를 할당한 후, 남은 팔 끝점 동역학을 선형화하고 외력 외란 상태를 추가한다. 칼만 필터가 외란을 온라인으로 추정한다. 각 시간 단계에서 MPC는 관절 토크 한계를 준수하면서 추적 오차와 토크 노력을 최소화하는 QP를 푼다. 외란 추정값을 모델에 입력하여 사람의 힘을 상쇄한다.
접촉 전환(예: 발 들기) 시 프로토콜은 칼만 필터의 공분산을 팽창시키고 필터가 재수렴할 때까지(약 10샘플) 현재 외란 추정값을 유지한다. 이를 통해 접촉 집합이 변경될 때 큰 과도 충격을 방지한다.
로봇공학에서의 의의
휴머노이드 및 사족 보행 로봇과 같은 부유 베이스 로봇이 연구실을 넘어 창고, 공장, 가정으로 점차 이동하고 있다. 이들은 사람과 안전하게 협력할 수 있어야 하며, 단순히 걷고 균형을 잡는 것을 넘어서야 한다. 협업 작업 중 사람이 실수로 팔을 부딪히거나 어깨를 밀거나 팔다리를 잡을 수 있다. 기존의 보행 최적화 제어 스택은 팔을 수동 질량으로 취급하거나 상호작용 힘에 저항하는 높은 이득 위치 제어를 사용하여 로봇을 뻣뻣하고 위험하게 만든다.
이 아키텍처는 바로 그 문제를 해결한다. 임피던스 MPC를 위한 계산 '슬롯'을 예약함으로써 로봇은 균형을 유지하면서도 사람의 힘에 능동적으로 순응할 수 있으며, 지속적인 밀침을 상쇄하여 작업을 지속할 수 있다. 1kHz 갱신 속도는 일반적인 힘-토크 센서 루프 속도와 일치하므로, Unitree G1 또는 R1과 같은 플랫폼에서 실제 환경에 바로 적용할 수 있다.
창고 및 제조 응용 분야에서 이는 휴머노이드 로봇이 안전 케이지 없이 부품 취급, 조립, 도구 작업을 보조할 수 있음을 의미한다. 토크 제어 팔을 지원하는 Robot Overflow의 휴머노이드 로봇의 경우, 이 제어 방식이 통합되어 안전한 물리적 협업을 가능하게 할 수 있다.
한계와 향후 과제
현재 결과는 시뮬레이션(일반 휴머노이드 및 Unitree G1 모델)에서만 검증되었다. 실제 로봇에서의 하드웨어 검증은 향후 과제로 남아 있다. 이 아키텍처는 외란이 팔 끝점에만 가해진다고 가정하며, 몸통이나 다리의 여러 동시 접촉 점을 아직 처리하지 못한다. 또한 접촉 모드 전환 프로토콜은 현재 미리 정의된 접촉 상태 집합 간의 전환만 처리하며, 가변 보행 패턴을 가진 동적 보행을 위해서는 중심질량 MPC가 보폭 위치를 온라인으로 생성하도록 확장해야 한다. 마지막으로 칼만 필터는 정확한 관절 토크 측정값에 의존하는데, 저가형 서보에서는 노이즈가 클 수 있다.
자주 묻는 질문
전신 임피던스 MPC는 어떤 문제를 해결하나요? 부유 베이스 로봇이 사람이 팔에 지속적 또는 충격적인 힘을 가할 때 균형과 정확한 팔 위치를 동시에 유지하는 문제를 해결한다.
표준 임피던스 제어와 어떻게 다른가요? 표준 PD 임피던스 제어는 일정한 외란 하에서 정상 상태 오차를 0으로 만들 수 없지만, 임피던스 MPC는 예측 모델과 외란 추정을 사용하여 사람의 힘을 완전히 상쇄한다.
휴머노이드뿐만 아니라 팔이 달린 사족 보행 로봇에도 적용되나요? 네, 이 제어 프레임워크는 접촉 일관성을 가지며, 구동 관절과 팔 끝점이 있는 모든 부유 베이스 로봇(보행 매니퓰레이터 포함)에 적용된다.
어떤 센서가 필요한가요? 관절 인코더, 토크 센서(또는 전류 센싱을 통한 토크 추정), 그리고 칼만 수렴 개선을 위한 손목 힘-토크 센서가 필요하다. 외부 모션 캡처는 필요하지 않다.
결론
Yongyan Cao가 제안한 3단계 아키텍처는 부유 베이스 로봇 제어의 중요한 공백을 메운다. 즉, 물리적 인간 상호작용을 위한 빠르고 예측적인 순응 계층을 추가하면서 균형을 손상시키지 않는다. 일반 휴머노이드 및 Unitree G1에 대한 시뮬레이션 결과, 기존 PD 임피던스에 비해 정상 상태 오차가 0이고 최대 오차가 크게 감소했다. 하드웨어 배포 경로는 명확하며, 이 접근 방식은 휴머노이드 로봇을 인간이 거주하는 환경에서 더 안전하고 실용적으로 만들 수 있다.