자가 귀환형 탐지로봇

목표 및 제작 동기

RETRACE는 시야와 통신이 불안정한 재난 환경에서 활용할 수 있는 자가 귀환형 탐사 로봇이다. 일반적인 탐사 로봇은 얼마나 험한 지형을 통과할 수 있는지에 초점이 맞춰지는 경우가 많다. 하지만 실제 재난 현장에서 더 중요한 문제는 목표 지점까지 들어가는 것뿐만 아니라, 임무를 마친 뒤 다시 안전하게 복귀하는 것이다. 붕괴된 건물, 화재 현장, 지하 구조물 내부는 예측하기 어렵다. 내부 구조는 기존 지도와 다르게 변형될 수 있고, 바닥은 잔해와 분진으로 덮여 있으며, 연기와 먼지로 인해 카메라 시야가 갑자기 제한될 수 있다. 또한 철근과 콘크리트 구조물로 인해 통신 신호가 약해지면 외부 조작자가 로봇의 위치를 정확히 판단하기 어려워진다. 이 경우 로봇이 내부에서 길을 잃거나 회수되지 못할 위험이 발생한다. RETRACE는 이러한 문제를 해결하기 위해 “진입”보다 “복귀”에 초점을 둔 탐사 플랫폼이다. 로봇은 진입 과정에서 주변 지형, 이동 경로, 차체 자세, 관절 각도를 기록하고, 시야가 차단되면 저장된 정보를 바탕으로 들어온 길을 되짚어 출발 지점으로 복귀한다. 즉, 단순히 목표 지점까지 들어가는 로봇이 아니라, 앞이 보이지 않는 상황에서도 스스로 돌아올 수 있는 로봇을 목표로 한다. 플랫폼은 다리 끝에 바퀴가 달린 4족 휠-레그 하이브리드 구조로 구성한다. 평탄한 구간에서는 바퀴를 이용해 빠르게 이동하고, 단차나 낮은 통로에서는 다리 높이를 조절해 지형에 대응한다. 이를 통해 바퀴형 로봇의 빠른 주행성과 다리형 로봇의 지형 적응성을 함께 활용할 수 있다. 이 서비스는 화재 현장, 붕괴 건물, 지하 시설, 관로, 오염 구역처럼 사람이 직접 들어가기 어렵고 시야와 통신이 불안정한 환경에 적용할 수 있다. 최종적으로 RETRACE는 위험 환경에서 내부 탐색과 안전한 복귀를 동시에 수행하는 자가 귀환형 탐사 서비스로 확장될 수 있다. [기대효과] RETRACE의 핵심 기대효과는 시야가 차단된 상황에서도 스스로 진입 경로를 되짚어 복귀할 수 있다는 점이다. 일반적인 탐사 로봇은 카메라나 외부 조작에 의존하는 경우가 많아 연기, 먼지, 어두운 환경, 통신 불안정 상황에서는 위치를 잃거나 회수가 어려워질 수 있다. 반면 RETRACE는 진입 과정에서 이동 거리, 자세 변화, 관절 각도, 주변 거리 정보를 기록하고, 시야가 제한되면 해당 정보를 기반으로 들어온 경로를 역순으로 따라 복귀한다. 이 기능은 재난 현장에서 높은 활용 가능성을 가진다. 화재나 붕괴 현장에서는 연기와 분진으로 카메라 인식이 어려워질 수 있는데, 로봇이 시야에 의존하지 않고 복귀할 수 있다면 구조대가 위험 구역에 직접 들어가 로봇을 회수해야 하는 부담을 줄일 수 있다. 또한 반복 투입이 가능해 내부 탐색, 생존자 위치 확인, 위험 구역 파악 등의 임무를 더 안정적으로 수행할 수 있다. 오염 구역이나 지하 시설, 관로와 같이 사람이 접근하기 어렵고 GPS나 통신이 불안정한 환경에서도 적용할 수 있다. 로봇이 외부 정보에만 의존하지 않고 자체적으로 기록한 이동 정보를 활용하기 때문에, 빛이 부족하거나 통신이 끊기는 공간에서도 탐색 후 복귀가 가능하다. 또한 RETRACE의 구조는 바퀴형 로봇과 다리형 로봇의 장점을 함께 활용한다는 점에서 확장성이 있다. 평지에서는 빠르고 효율적인 바퀴 주행을 수행하고, 단차나 낮은 통로에서는 다리 높이를 조절해 지형에 대응한다. 따라서 단순한 장애물 통과뿐만 아니라, 실제 재난 환경처럼 지형 조건이 계속 바뀌는 공간에서도 안정적인 주행을 기대할 수 있다. 결국 RETRACE의 기술은 단순한 주행 기능이 아니라, 시야가 제한된 상황에서도 작동하는 자가 귀환 모듈로 확장될 수 있다. 향후 재난 구조 로봇, 지하 관로 점검 로봇, 오염 구역 탐사 로봇 등 다양한 이동 플랫폼에 적용할 수 있으며, 위험 환경에서 로봇의 회수 가능성과 임무 지속성을 높이는 데 기여할 수 있다.

프로젝트 컨셉

본 프로젝트는 4m × 3m 제한 공간 안에 복합 험지 재난 환경을 직접 구성하고, 그 안에서 로봇이 진입과 복귀를 모두 수행하는 방식으로 구현한다. 트랙은 1번 슬립 유도 구간, 2번 비대칭 단차 구간, 3번 저상 통과 구간, 4번 시야 차단 발생 지점으로 구성한다. 로봇은 1번 → 2번 → 3번 → 4번 순서로 진입하며, 4번 지점에 도착하면 특정 구간만이 아니라 트랙 전체에 안개 또는 가림막 효과를 적용해 카메라 기반 시야가 제한되는 상황을 만든다. 이후 로봇은 새롭게 길을 찾는 것이 아니라, 진입 과정에서 기록한 이동 거리, 자세 변화, 관절 각도, 주변 거리 정보를 바탕으로 3번 → 2번 → 1번 순서로 되돌아와 출발 지점으로 복귀한다. 첫 번째 슬립 유도 구간은 바퀴 미끄러짐이 발생할 수 있는 낮은 마찰 지면으로 구성한다. 이 구간에서는 바퀴가 회전한 양과 실제 이동 거리 사이에 오차가 발생할 수 있다. 따라서 로봇은 바퀴 엔코더 값만 사용하지 않고, IMU로 측정한 자세 변화와 ToF 센서로 측정한 주변 거리 정보를 함께 활용해 자신의 이동 상태를 보정한다. 필요할 경우 초음파 센서를 보조 거리 센서로 활용해 벽이나 장애물과의 거리를 추가로 확인한다. 이 구간의 목적은 재난 현장에서 분진, 유체, 미끄러운 바닥으로 인해 발생할 수 있는 위치 추정 오차를 실험적으로 재현하는 것이다. 두 번째 비대칭 단차 구간은 좌우 높이가 다른 불규칙 장애물로 구성한다. 일반 바퀴형 로봇은 이런 구간에서 차체가 한쪽으로 기울거나 바퀴가 걸릴 수 있다. RETRACE는 다리 끝에 바퀴가 달린 휠-레그 구조를 사용하기 때문에, 평지에서는 바퀴로 빠르게 이동하고 단차를 만났을 때는 각 다리의 높이를 조절해 차체 자세를 안정화한다. 높은 쪽 다리는 더 들어 올리고 낮은 쪽 다리는 지면 접촉을 유지하면서, 바퀴 구동력으로 단차를 통과한다. 이때 사용한 관절 각도와 차체 자세는 복귀 시 다시 재현할 수 있도록 기록한다. 세 번째 저상 통과 구간은 상부 공간이 낮게 제한된 통로로 구성한다. 로봇은 이 구간을 통과하기 위해 네 개의 다리를 낮추고 전체 차체 높이를 줄인다. 바퀴는 계속 지면에 닿은 상태를 유지하며, 로봇은 낮은 자세로 통로를 천천히 통과한다. 이 과정에서도 단순히 통과하는 것에 그치지 않고, 통과할 때의 차체 높이와 관절 자세를 함께 저장한다. 이후 복귀 시 같은 통로를 다시 지나야 하므로, 진입 때 사용했던 저상 자세를 다시 만들어 안정적으로 빠져나오는 것이 핵심이다. 네 번째 구간은 목표 지점이자 시야 차단 상황이 시작되는 지점이다. 로봇이 이 지점에 도착하면 트랙 전체에 안개, 연막, 가림막 등을 적용해 카메라 시야가 제한되는 환경을 만든다. 이 상황은 재난 현장에서 연기, 먼지, 분진 때문에 카메라나 사람의 시야가 갑자기 막히는 상황을 모사한 것이다. 이때 로봇은 카메라 화면에 의존하지 않고, 진입 중 기록한 이동 거리, 회전 방향, IMU 자세 정보, ToF 거리 정보, 관절 자세 데이터를 이용해 복귀를 시작한다. 복귀 과정은 단순 후진이 아니라, 진입하면서 수행했던 물리적 움직임을 역순으로 재현하는 방식이다. 로봇은 먼저 4번 지점에서 3번 저상 통과 구간으로 되돌아가며, 진입 시 기록한 낮은 차체 자세를 다시 적용한다. 이후 2번 비대칭 단차 구간에서는 기록된 관절 자세와 차체 기울기 정보를 활용해 단차를 반대 방향으로 통과한다. 마지막으로 1번 슬립 유도 구간에서는 엔코더, IMU, 거리 센서 데이터를 함께 사용해 미끄러짐으로 인한 위치 오차를 줄이며 출발 지점으로 복귀한다. 하드웨어는 다리 끝에 바퀴가 달린 4족 휠-레그 하이브리드 구조로 구현한다. 각 다리는 높이 조절을 위한 2개의 Pitch 관절과 바퀴 구동축으로 구성한다. 관절 수를 과도하게 늘리면 로봇이 무거워지고 제어할 요소가 많아지며 고장 가능성도 커진다. 따라서 본 프로젝트에서는 필요한 동작을 수행할 수 있는 최소한의 자유도를 기반으로 단순하고 안정적인 구조를 목표로 한다. 로봇은 평지에서는 바퀴로 빠르게 이동하고, 단차나 낮은 통로에서는 다리를 이용해 차체 높이와 자세를 조절한다. 제어부는 라즈베리파이를 중심으로 구성한다. 라즈베리파이는 Depth camera, ToF, IMU, 바퀴 엔코더 값을 받아 현재 주행 상태를 판단하고, 서보모터와 바퀴 구동 모터를 제어한다. 구현 과정에서는 먼저 시뮬레이션을 통해 다리 움직임, 단차 통과, 저상 통과, 복귀 동작을 검토하고, 이후 실물 제작을 통해 실제 트랙에서 발생하는 오차를 보정한다. 최종 목표는 로봇이 단순히 목표 지점까지 이동하는 것이 아니라, 시야가 차단된 상황에서도 자신이 들어온 경로와 자세를 바탕으로 안전하게 출발 지점까지 복귀하는 것이다. [개발 역량] 본 팀은 로봇의 기구 설계, 제어, 소프트웨어 구현을 하나의 시스템으로 통합해 개발할 수 있는 역량을 갖추고 있다. 기구 분야에서는 휠-레그 하이브리드 구조를 기반으로 가변 높이 다리와 바퀴 구동부를 설계하고, 로봇이 단차와 저상 통로를 통과할 수 있도록 다리 관절 구조와 차체 배치를 검토한다. 또한 로봇의 하중을 지지할 수 있도록 모터 토크를 선정하고, 관절부 처짐과 프레임 강성을 고려해 3D 모델링 및 3D 프린팅 기반 제작을 진행한다. 구체적으로 SolidWorks를 활용해 전체 프레임, 다리 링크, 바퀴 구동부, 센서 마운트, 배터리 및 제어부 고정 구조를 설계한다. 이후 부품 간 간섭, 조립성, 모듈화 가능성을 검토하고, 실제 제작이 가능한 구조로 수정한다. Abaqus를 활용해 다리 관절부와 바퀴 지지부에 작용하는 하중 조건을 검토하고, 차체 중량에 따른 변형과 프레임 응력 집중 부위를 확인한다. 해석 결과를 바탕으로 취약 부위를 보강하고, 3D 프린팅을 통해 다리 링크와 브라켓, 센서 마운트를 제작한다. 제작 후에는 실제 조립 과정에서 발생하는 처짐, 유격, 간섭 문제를 확인하고 재설계하는 반복 과정을 수행한다. 제어 분야에서는 ROS 2와 Gazebo를 활용해 로봇의 기본 거동을 먼저 시뮬레이션하고, 다리 높이 조절, 바퀴 구동, 자세 안정화 동작을 검증한다. 특히 IMU를 이용해 차체 기울기를 확인하고, 바퀴 엔코더 값을 활용해 이동 거리와 방향 변화를 추정함으로써 로봇이 험지에서도 자신의 주행 상태를 파악할 수 있도록 구성한다. 단순히 센서를 부착하는 것이 아니라, 각 센서 값이 실제 이동 동작과 어떻게 연결되는지 확인하며 제어 로직을 설계한다. 소프트웨어 분야에서는 Depth camera와 ToF 센서를 활용해 지면 상태, 장애물, 목표 마커를 인식하고, 로봇이 통과한 경로와 관절 자세를 기록하는 로직을 구현한다. 시야가 확보된 상태에서는 주변 환경과 이동 정보를 저장하고, 시야가 차단된 상황에서는 저장된 이동 기록과 센서 데이터를 바탕으로 들어온 경로를 되짚어 복귀하는 알고리즘을 개발한다. 이를 통해 단순 주행이 아니라, 진입과 복귀를 모두 고려한 탐사 시스템을 구현하고자 한다. 본 팀의 강점은 시뮬레이션과 실물 제작 사이에서 발생하는 오차를 직접 줄여나가는 개발 과정에 있다. URDF 모델을 기반으로 Gazebo에서 로봇의 다리 움직임과 주행 동작을 검증하고, 이후 실물 제작 과정에서 발생하는 모터 토크 부족, 관절 유격, 차체 기울어짐, 센서 오차를 확인해 설계와 제어 값을 보정한다. 이러한 반복 개발 과정을 통해 실제 4m × 3m 트랙 환경에서도 로봇이 안정적으로 주행하고, 시야 차단 상황에서 자가 귀환할 수 있도록 완성도를 높일 계획이다. [지원 동기] 이번 대회에 지원하게 된 이유는 단순히 주어진 로봇을 제작하는 것이 아니라, 제한된 공간 안에서 문제 상황을 직접 정의하고 그 상황을 해결할 수 있는 로봇을 설계해볼 수 있다는 점이 인상 깊었기 때문이다. 기존 로봇 경진대회가 정해진 장애물을 얼마나 빠르게 통과하는지에 초점이 맞춰져 있다면, 본 대회는 참가자가 직접 탐험 환경을 만들고 그 안에서 로봇의 필요성과 가치를 증명해야 한다는 점에서 더 큰 도전이라고 생각했다. 저희 팀은 재난 현장에서 “진입”보다 “복귀”가 더 어려울 수 있다는 문제에 주목했다. 붕괴 건물이나 지하 구조물 내부에서는 연기, 먼지, 분진, 통신 불안정으로 인해 카메라 시야와 외부 조작이 제한될 수 있다. 이때 로봇이 목표 지점까지 들어가는 것만으로는 충분하지 않고, 스스로 들어온 길을 기억하고 다시 출발 지점으로 돌아올 수 있어야 실제 현장에서 의미 있는 탐사 플랫폼이 될 수 있다고 판단했다. 이를 해결하기 위해 저희는 다리 끝에 바퀴가 달린 4족 휠-레그 하이브리드 로봇인 RETRACE를 기획했다. RETRACE는 평지에서는 바퀴로 빠르게 이동하고, 단차나 저상 통로에서는 다리 높이를 조절해 지형에 대응하며, 시야가 차단되면 진입 중 기록한 이동 거리, 자세 변화, 관절 각도, 주변 거리 정보를 활용해 복귀하는 구조를 목표로 한다. 단순히 험지를 통과하는 로봇이 아니라, 시야가 제한된 상황에서도 스스로 돌아올 수 있는 로봇을 구현하고자 한다. 이번 대회를 통해 기구 설계, 제어, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 통합하는 경험을 쌓고자 한다. SolidWorks를 활용한 구조 설계, Abaqus를 활용한 구조 해석, ROS 2와 Gazebo 기반 시뮬레이션, 센서 데이터 처리, 실물 제작 및 주행 검증을 반복하며 실제 물리 환경에서 발생하는 오차를 줄여나갈 계획이다. 특히 시뮬레이션에서 가능한 동작이 실물에서도 안정적으로 구현될 수 있도록 모터 토크, 관절 처짐, 센서 오차, 주행 안정성을 함께 검토할 것이다. 최종적으로는 대회에서 단순한 완주가 아니라, 저희가 정의한 재난 시나리오 안에서 로봇이 왜 필요한지, 어떤 방식으로 문제를 해결하는지, 실제 환경으로 어떻게 확장될 수 있는지를 설득력 있게 보여주고 싶다. 실패와 수정 과정을 통해 로봇을 발전시키며, 제한된 4m × 3m 공간 안에서 “시야가 막혀도 길을 잃지 않는 탐사 로봇”이라는 저희 팀의 문제 해결 방식을 증명하는 것이 목표이다.

팀원 기여도

• 이원영e4ds 회원
• 이동빈e4ds 회원
• 이기호e4ds 회원
• 황정찬e4ds 회원
• 전준선e4ds 회원