군집로봇의 공간 형태 학습, 로봇끼리 정보만 주고받아 어떻게 구별하나

프랑스 파리대와 소르본대 공동연구팀이 군집로봇이 주변 로봇과 정보를 주고받으며 활동 공간의 형태를 알아내는 기술을 개발했다.

복잡한 공간 감지 장비나 위치 추적 기술 없이 근거리 통신만 활용한다.

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

연구팀은 열이 한 지점에서 주변으로 퍼지는 양상에 착안해 ‘스펙트럼 군집로봇공학’ 체계를 고안했다.

열은 공간의 모양에 따라 전달 경로와 속도가 달라진다.

원형 공간에서는 여러 방향으로 퍼질 수 있지만, 도넛형 공간에서는 가운데 빈 곳을 돌아가야 하므로 반대편까지 도달하는 데 더 오래 걸린다.

로봇에서는 열 대신 정보의 확산 과정이 공간 형태를 드러내는 단서가 된다.

로봇들은 서로 간격을 벌린 뒤 임의의 수치값을 이웃에게 전달하고, 각자 가진 값을 이웃 로봇들의 평균에 맞춰 조정한다.

연구팀은 값이 퍼지는 속도에서 공간의 기하학적 특성을 나타내는 라플라시안 고유값을 추정한다.

이어 이를 미리 정의된 공간 형태의 고유값과 비교해 로봇들이 있는 곳의 모양을 판별한다.

따라서 공간의 모습을 직접 측정하기보다, 정보가 전달되는 특성을 후보 형태와 대조하는 방식이다.

연구팀은 각각 25대로 이뤄진 킬로봇과 포고봇 군집으로 시뮬레이션과 실제 실험을 진행했다.

두 군집은 원판과 도넛 형태를 구별했으며, 정확도는 킬로봇 73%, 포고봇 100%였다.

별 모양과 직각삼각형, 정사각형을 포함한 5개 도형도 구분했다.

연구팀은 이 접근법이 군집의 로봇 수를 스스로 세거나 공간의 경계와 내부 빈 곳을 인식하는 데도 활용될 수 있다고 밝혔다.