군집로봇의 공간 형태 파악 방식, 열 대신 정보 확산으로 원판과 도넛 구별

군집로봇이 복잡한 감지 장비나 위치 추적 기술 없이도 자신들이 움직이는 공간의 모양을 알아내는 방법이 개발됐다.

파리대와 소르본대 공동연구팀은 로봇끼리 근거리 통신으로 정보를 주고받게 해 공간의 기하학적 특성을 파악하는 ‘스펙트럼 군집로봇공학’ 체계를 고안했다.

연구 결과는 현지시간 10월 22일 국제학술지 ‘사이언스 로보틱스’에 게재됐다.

착안점은 열이 공간을 따라 퍼지는 방식이다.

원형 물체에서는 한 지점에서 나온 열이 여러 방향으로 확산되지만, 도넛 모양에서는 가운데 빈 곳을 통과할 수 없어 도넛형 경로를 돌아 반대편에 닿는다.

공간의 형태에 따라 확산 양상이 달라지는 원리를 로봇 사이의 정보 전달에 적용한 것이다.

각 로봇은 간격을 벌린 뒤 임의의 수치값을 이웃에게 전달하고, 자신이 가진 값을 주변 로봇 값의 평균에 맞춰 조정한다.

연구팀은 수치정보가 퍼지는 속도를 이용해 공간의 기하학적 특성을 나타내는 ‘라플라시안 고유값’을 추정했다.

그런 다음 추정값을 미리 정의한 공간 형태의 고유값과 비교해 로봇 군집이 활동하는 공간이 원판 형태인지 도넛 형태인지 판별하도록 했다.

연구팀은 킬로봇과 포고봇을 각각 25대씩 모아 시뮬레이션과 실제 실험을 진행했다.

원판과 도넛을 구별하는 정확도는 킬로봇이 73%, 포고봇이 100%였다.

별 모양·직각삼각형·정사각형을 포함한 5개 도형도 구분했다.

연구팀은 이 접근법을 로봇 수를 스스로 세거나 공간의 경계와 내부 빈 곳을 인식하는 작업에도 활용할 수 있다고 밝혔다.