라이보2는 관절 마찰을 최소화하고 회생제동을 적용해 배터리 용량의 66%만으로 42.195km 마라톤을 완주했으며, 이는 사족보행 로봇의 장거리 주행 가능성을 실증한 중요한 성과다. 이번 글에서는 마라톤 완주 데이터를 기반으로 설계·제어·에너지 관리 기술을 살펴보고, 산업 현장 적용을 위한 과제와 향후 전망을 제시한다. 연구팀은 로봇 전체 시스템의 에너지 흐름을 정밀 분석하고, 강화학습 기반 보행 제어와 속도 사전 제어를 통해 충돌 손실을 차단했다. 또한 내리막 구간에서 회생제동을 활용해 모터를 발전기로 전환, 재생 전력을 다른 다리 구동에 재사용함으로써 단위 거리당 에너지 소비 지표인 TCOT를 0.248로 낮추었다.
관절 마찰 최소화 설계
기존 사족보행 로봇은 관절 마찰이 크게 발생해 에너지 손실이 많았다. 라이보2는 저마찰 베어링과 최적화된 기어비를 도입해 관절 저항을 크게 줄였다. 이로써 동일 배터리 용량으로 주행 거리가 크게 증가했다.
또한 설계 단계에서 구조 해석을 통해 불필요한 진동을 억제하고, 다리의 질량을 최소화해 관절 구동에 필요한 토크를 감소시켰다.
강화학습 기반 보행 제어
라이보2는 강화학습 알고리즘을 활용해 다양한 지형에서 최적 보행 패턴을 스스로 학습한다. 학습 과정에서 지면 접촉 직전 속도를 조절해 충격 에너지를 최소화하고, 효율적인 보행 주기를 유지한다.
실험 결과, 이 제어 방식은 기존 규칙 기반 제어에 비해 에너지 소모를 약 15% 절감하는 효과를 보였다.
회생제동 시스템 적용
내리막 구간에서 다리 모터를 발전기처럼 작동시켜 기계적 에너지를 전기에너지로 변환한다. 변환된 전력은 동일 로봇의 다른 다리 구동에 재사용되어 배터리 소모를 억제한다.
이 기술은 하이브리드 자동차의 회생제동 원리를 로봇에 적용한 사례로, 전체 주행 거리당 에너지 소비를 현저히 낮추는 데 기여한다.
산업 현장 적용을 위한 과제
현재 라이온로보틱스는 라이보2 기술을 바탕으로 산업용 모델을 양산 중이다. 재난 현장이나 험지 구조 활동 등에서 지속적인 운영을 위해 내구성 확보와 양산형 모델에서의 성능 일관성이 핵심 과제로 남아 있다.
특히 배터리 관리 시스템의 신뢰성, 극한 온도·습도 조건에서의 전자 부품 보호, 그리고 유지보수 용이성이 상용화 성공 여부를 좌우한다.
향후 전망과 기대 효과
라이보2는 인간보다 높은 이동 효율을 입증했으며, 산악 구조·위험 지역 탐사·산업 현장 물류 등 다양한 분야에서 사람을 대체할 핵심 이동 수단으로 활용될 가능성이 크다.
다만 양산 과정에서 품질 관리와 다양한 환경 변수에 대한 대응 능력을 지속적으로 보완해야 한다는 점을 감안하면, 향후 연구·개발 투자와 규제 대응이 중요한 과제로 남는다.
FAQ
- 라이보2가 마라톤을 완주한 시간은? 4시간 19분 52초.
- 주행에 사용된 배터리 용량은? 전체 용량의 66%에 해당하는 약 1,280Wh.
- 회생제동은 어떤 원리로 작동하나요? 내리막 구간에서 다리 모터를 발전기처럼 전환해 기계적 에너지를 전기로 변환한다.
- 강화학습 기반 제어가 기존 방식보다 효율적인 이유는? 지면 접촉 직전 속도를 최적화해 충격 손실을 최소화하고, 상황에 맞는 보행 패턴을 자동으로 학습한다.
- 산업 현장 적용 시 가장 큰 과제는? 내구성 확보와 양산 모델에서의 성능 일관성 유지이다.
