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갑자기 무거운 짐을 들어도 덜덜 떨지 않는 로봇팔을 만드는 제어 기술이 나왔다. 산업 현장 로봇팔 90%에서 쓰는 제어기의 소프트웨어만 업데이트하면 바로 쓸 수 있는 기술이다. UNIST 기계공학과 강상훈 교수팀은 급격한 부하 변동이나 외부 충격에도 로봇팔이 잘 작동할 수 있게 하는 ‘적응형 PID 제어 알고리즘’을 새롭게 개발했다고 26일 밝혔다. PID 제어기는 로봇팔의 ‘운동 신경’을 담당하는 일종의 두뇌이다. 로봇팔을 원하는 궤적대로 움직이기 위해 모터로 보내야 하는 힘을 실시간으로 계산해 준다. 구조가 단순하고 명확해 현재 산업 현장 로봇팔의 90% 이상이 이 방식을 사용하고 있다. 문제는 PID 제어 방식의 ‘융통성’이 부족하다는 점이다. 처음에 설정된 값으로만 움직이기 때문에, 로봇이 드는 물체의 무게가 갑자기 변하거나 외부 물체와 접촉하면 오작동하거나 심한 진동이 발생하곤 했다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 로봇이 오차 정보를 이용해 실시간으로 제어 값을 스스로 조절할 수 있도록 하는 알고리즘을 새롭게 개발했다. 이 알고리즘은 기존의 적응형 PID 기술과 달리 로봇팔 관절의 디지털 센서에서 발생하는 미세한 신호 잡음(양자화 오차)을 상쇄하도록 설계됐다. 기존 적응형 알고리즘은 성능을 높이려다 센서의 미세한 잡음에까지 반응하게 되면서 불필요하게 힘을 키우는 현상이 발생하고 시스템이 불안정해지는 경우가 많았다. 연구진이 개발한 기술의 가장 큰 장점은 하드웨어 교체 없이 소프트웨어 업데이트만으로 적용 가능하다는 점이다. 로봇의 복잡한 물리적 정보(질량, 마찰력 등)를 미리 입력하거나 고가의 무게 감지 센서를 추가할 필요가 없다. 이미 PID 제어기가 탑재된 로봇이라면 어디든 즉시 적용할 수 있다. 연구팀은 관절이 2개인 로봇팔에 이 알고리즘을 적용해 로봇팔 자체 무게에 달하는 짐을 들게 하거나, 강한 탄성의 스프링이 연결된 복잡한 환경을 만드는 실험을 진행했다. 실험 결과, 새로운 알고리즘이 적용된 로봇팔은 환경 변화에 맞춰 스스로 제어 값을 조절하며 흔들림 없이 목표 궤적을 따라갔다. 반면 기존 제어 방식은 위치 오차가 커지거나 불안정한 모습을 보였다. 강상훈 교수는 “산업용 로봇의 대다수를 차지하는 PID 제어기의 성능을 획기적으로 개선할 수 있다”며 “작업 환경이 자주 바뀌는 스마트 팩토리뿐만 아니라 사람의 미세한 힘 변화까지 감지해 반응해야 하는 재활 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다. 연구 결과는 기계 및 로봇 공학 분야의 세계적 권위지인 'IEEE/ASME 트랜잭션 온 메카트로닉스(IEEE/ASME Transactions on Mechatronics)'에 1월 13일 게재되었다. 이번 연구는 한국연구재단 미래유망융합기술파이오니어사업과 국립재활원 재활로봇중개연구용역의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Robust Adaptive PID Control based on a Modified Nussbaum Function for Robots Exposed to Significant Changes in Dynamics) |
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[붙임] 연구결과 개요 |
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1.연구배경 산업 현장에서 쓰는 로봇팔의 90% 이상은 구조가 단순하고 신뢰성이 높은 PID 제어기를 사용한다. 하지만 PID 제어기는 처음에 설정된 값으로만 움직이기 때문에, 로봇이 드는 짐의 무게가 갑자기 달라지거나 작업 도중 스프링·케이블 같은 탄성 물체와 접촉하면 제어가 흔들리는 문제가 있었다. 기존의 적응형 제어 기술도 있었지만, 센서에서 발생하는 미세한 잡음까지 실제 오차로 인식해 제어 이득이 과하게 커지는 등 실험 환경에서는 오히려 불안정해지는 사례가 많았다. 이런 이유로, 기존 PID 제어기를 그대로 사용하면서도 환경 변화에 강한 제어 기술에 대한 수요가 커지고 있었다. 2.연구내용 연구팀은 로봇팔이 작업 중 만나는 환경 변화(무게 변화, 외력 변화, 탄성 물체와의 접촉 등)를 스스로 판단해 필요한 제어 값을 자동으로 조절하는 새로운 적응형 PID 제어 알고리즘을 개발했다. 이 기술은 센서 잡음을 오차로 잘못 해석하지 않도록 설계돼, 기존 적응형 PID 방식에서 자주 나타났던 ‘이득 표류’ 문제를 해결했다. 특징적인 점은 로봇의 동역학 모델이나 추가 센서 없이도 작동한다는 점이다. 기존 로봇팔에 탑재된 PID 제어기 구조를 그대로 활용할 수 있어, 하드웨어를 교체하지 않고 소프트웨어 업데이트만으로 즉시 적용할 수 있다. 연구팀은 관절이 2개인 직접구동 로봇팔을 이용해 무부하 상태, 4kg 짐을 들었을 때, 4kg 짐을 든 채로 강한 스프링이 연결된 상태 등 다양한 환경 변화를 재현해 실험을 진행했다. 그 결과 기존 PID 제어 방식은 무게와 외력이 바뀌면 추종 오차가 커지거나 흔들림이 나타났지만, 새 알고리즘은 환경 변화에 맞춰 스스로 적응하며 안정적으로 목표 궤적을 따라가는 성능을 보였다. 3.기대효과 이 기술은 작업 조건이 수시로 바뀌는 산업 현장에서 바로 활용될 수 있다. 다품종 소량 생산 라인처럼 작업물이 자주 바뀌거나, 사람과 상호작용하며 외력에 민감하게 반응해야 하는 재활 로봇처럼 복잡한 환경에서도 정밀한 제어가 가능해진다. 하드웨어 교체가 필요 없기 때문에 도입 비용이 낮고, 기존 설비의 제어 성능을 크게 끌어올릴 수 있어 공정 재배치 시간·비용 절감, 작업 품질 향상, 유지보수 부담 감소 등 다양한 산업적 효과가 기대된다. |
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[붙임]용어설명 |
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1.PID(Proportional–Integral–Derivative) 제어 산업용 로봇에서 가장 널리 쓰이는 기본 제어 방식으로, 로봇팔이 목표 위치로 정확히 움직일 수 있도록 모터에 보낼 힘을 계산한다. P(비례) 항은 목표 위치와의 ‘현재 오차’에 비례해 힘을 조절해 주고, I(적분) 항은 오차가 오래 남아 있을 때 이를 누적해 보상해 주며, D(미분) 항은 움직임이 갑자기 빨라지거나 흔들릴 때 이를 감쇠시키는 역할을 한다. 이 세 항이 함께 작동해 로봇의 반응성과 안정성을 동시에 확보한다. 2.APID(Adaptive PID) 제어 작업 중 물체의 무게나 외부 힘이 갑자기 변해도 상황에 맞게 PID 값을 자동으로 조절하는 적응형 제어 방식이다. 기존 PID가 처음 설정된 고정값으로만 작동해 환경 변화에 취약했다면, APID는 오차 변화를 실시간으로 해석해 PID 값을 스스로 조정해 무게 변화·탄성 접촉 등 복잡한 상황에서도 안정적인 제어가 가능하도록 한다. 3.이득(Gain) PID 제어기가 오차를 얼마나 ‘강하게’ 혹은 ‘부드럽게’ 보정할지를 결정하는 비율 값이다. 이득이 크면 모터에 더 큰 힘이 전달되고, 작으면 힘이 약해져 움직임이 다소 느려지지만 안정적이다. 로봇 제어기의 성격과 민감도를 결정하는 핵심 요소다. 4.이득 표류(Gain Drift) 센서에 발생하는 미세한 잡음까지 실제 오차로 오인해 이득이 점점 커지는 현상을 말한다. 이득이 과도하게 커지면 로봇이 불필요하게 큰 힘을 쓰면서 흔들리거나 제어가 불안정해진다. 기존 적응형 제어 방식에서 종종 나타나는 문제이며, 이번 연구에서 개발된 기술은 이러한 이득 표류를 막도록 설계된 것이 특징이다. |
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[붙임] 그림설명 |
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그림설명. 성능 검증을 위해서 제작된 2관절 로봇(좌), 성능 검증 상황(우측 상단) 및 결과 그래프(우측 하단). 로봇팔에 로봇팔 무게에 달하는 4kg의 무거운 짐을 매달거나 강한 탄성을 가진 스프링(210N/m)을 연결해, 작업 중 부하가 급변하는 가혹한 산업 현장 환경을 모사했다. 그래프에서 초록 선의 원 안이 갑작스러운 부하 변화가 일어난 구간이다.
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![[연구그림] 로봇팔 제어 기술의 성능 검증 실험 및 결과](https://news.unist.ac.kr/kor/wp-content/uploads/2026/01/연구그림-로봇팔-제어-기술의-성능-검증-실험-및-결과.jpg)