중국 'Differential Robotics', 전통 드론과 차별화된 '자율 비행 로봇' 개발

중국 구현지능(具身智能) 분야에 새로운 혁신이 등장했다. 바로 손바닥 크기의 자율 비행 로봇이다. 이 로봇은 무게 약 200g에 불과하지만, 컴퓨팅 칩과 비전 솔루션을 탑재해 GPS나 신호 없는 좁은 통로에서도 독립적으로 자율 매핑을 완성할 수 있다. 모든 작업 과정에서 인간의 개입이 전혀 필요 없다는 점이 특징이다.

이 혁신적인 기술을 개발한 회사는 Differential Robotics(微分智飞)로, 저장대학 제어과학공학과의 가오페이(高飞) 부교수가 작년 말 창업한 회사다. 가오페이 교수는 2년 전 자신이 이끄는 팀이 개발한 ‘비행 로봇 군집’이 《Science Robotics》 표지에 실린 바 있다. 10여 년 간의 연구 성과를 바탕으로 시장에 진출한 그는 올해 4월 연속으로 두 차례 투자 유치에 성공했다.

전통적인 드론과 이 비행 로봇의 가장 큰 차이점은 자율성에 있다. 가오페이 교수는 “전통 드론은 본질적으로 원격 조종되는 비행체로, 리모컨이나 지상 스테이션의 명령에 의존한다”며 “심지어 조명쇼나 배송용으로 미리 설정된 경로를 따라 비행하는 경우도 사전 프로그래밍이나 GPS 등 외부 위치 정보에 의존하며, 실시간 자율 결정은 할 수 없다”고 설명했다.

Differential Robotics의 완전 자율 비행 시스템

반면 Differential Robotics의 비행 로봇은 자율 결정 능력을 갖춘 지능형 에이전트다. 이 로봇의 핵심은 ‘독립적 환경 인식-임무 이해-결정 수행-폐루프 임무 실행’이 가능하다는 점이다. 완전히 인간의 실시간 제어에서 벗어나 진정한 의미의 ‘무인’ 비행을 구현한다.

이러한 능력의 핵심은 바로 구현지능 개념에 있다. 로봇이 환경과의 상호작용을 통해 기술을 습득해야만 진정한 적응성을 갖출 수 있다는 것이다. 가오페이 교수의 이 분야 연구는 ‘구현지능’ 개념이 주목받기 훨씬 전부터 시작됐다. 홍콩과기대에서 박사과정을 밟던 시절부터 단일기 자율 비행의 핵심 과제, 즉 출발점에서 목적지까지 전 과정에서 인간 개입 없는 완전 자율 비행 구현에 집중해왔다.

당시 지도교수는 그에게 “실험실 문 앞에서 원터치로 이륙해 전 과정 무인 개입으로 학교 정문까지 자동 비행하는 비행 로봇을 만들어라. 언제 완성하면 언제 졸업이다”라는 과제를 주었다. 그때는 아직 대형 모델도 없었고 구현지능 구현은 더욱 요원했다.

N대 협동 작업의 군집 기술 혁신

Differential Robotics의 기술적 특색은 크게 세 가지로 나뉜다.

첫째는 극강의 자율 결정 능력이다. GPS, 신호기, 원격 조종 없이 오직 센서 융합 위치 추정, 동적 장애물 회피 알고리즘, 운동 계획을 통해 비구조화 환경(광산, 산림, 터널 등)에서 세계 최초로 완전 자율 비행을 완성했다. 임무 지시를 받은 후 전 과정에서 실시간 신호가 필요 없으며(연결 차단 가능), 비행 로봇이 스스로 환경 지도를 유지 관리하고 최단 귀환 경로를 계산하며, 배터리 임계점 이전에 자동 귀환할 수 있다.

둘째는 고효율 협동의 군집 기술이다. 초기 홍콩과기대에서 단일체 자율 내비게이션을 해결한 가오페이 교수는 저장대 진출 후 군집 협동 연구를 시작했다. 그의 목표는 군사훈련의 방진과 같은 인간 군집과 유사한 분산형 지능 협동을 구현하는 것이었다. 드론 조명쇼 방식의 집중 제어가 아닌 진정한 협동을 추구한 것이다.

이 과정에서 주요 난점은 군집의 각 비행 로봇이 개별적으로 충분히 자율 지능적이어야 하면서, 협동 시에는 고효율적으로 소통하고 분업해야 하며 충돌이 발생하지 않아야 한다는 점이었다. 가오페이 팀이 제시한 해결책은 ‘집중식 학습, 분산식 운영’이다. 고정밀도 시뮬레이션 환경에서 수만에서 수십만 개의 지능형 에이전트가 동일한 글로벌 목표를 중심으로 집중식 학습을 진행해 보다 효율적인 협동 결정 전략을 습득한다.

초소형화 하드웨어 집적 기술의 도전

셋째는 소형화와 하드웨어 집적 기술이다. 웨이펀즈히페이의 특색은 바로 소형 비행 로봇 전문 개발에 있다. 가장 작은 모델은 손바닥 크기에 불과하다. 작은 크기 덕분에 인간이 진입할 수 없는 환경에서 유연하게 비행하며 임무를 완수할 수 있다. 하지만 작다는 것은 센서 성능 저하, 컴퓨팅 자원 제한, 지속시간 단축, 각종 탑재량 제한을 의미하며, 이는 알고리즘 효율성, 모델 경량화, 소프트웨어-하드웨어 집적도에 극도로 높은 요구사항을 제시한다.

가오페이 교수는 “이런 조건에서도 자율 지능을 구현할 수 있다면, 그것은 진정으로 난제를 극한까지 해결한 것”이라며 “단순히 비행만 가능한 것이 아니라 비용, 신뢰성, 안전성 면에서 제품화 능력을 갖춰야 한다”고 강조했다.

현재 Differential Robotics는 두 개의 제품 라인과 세 개의 연구 개발 기종을 보유하고 있다. 하나는 산업용 라인으로 회사의 주력 제품 라인이며, 주로 자율 탐지 매핑과 순찰 검사에 사용된다. 주요 응용 시나리오는 응급, 광산, 임장, 종합관랑, 창고 등이며, 비용과 신뢰성을 중시하고 공업급 요구사항인 고정밀도(센티미터급 심지어 밀리미터급 위치 매핑)와 고안정성을 추구한다.

교육 생태계 구축을 통한 기술 표준화

또 다른 라인은 교육용으로, 개방적이고 표준적인 개발 가능 플랫폼을 제공해 2차 개발이 가능하다. 주요 목적은 교육 과학연구 생태계를 만들어 학생들의 직접 제작 문턱을 낮추는 것이다. 현재까지 대학 학생이나 과학연구 인력들이 사용할 수 있는 이런 생태 환경이 없어, 필요한 경우 직접 제작해야 하는데 이는 비표준화되고 고비용이며 개인 기술에 크게 의존하는 방식이었다.

비행제어 메인보드, 센서, 동력 시스템, 구조 부품 등 통일된 공급망이 없어 학생들이 각기 다른 채널에서 부품을 조달해야 했다. 공급원이 분산되어 있을 뿐만 아니라 소량 가공 비용도 높아, 구매한 부품이 부족하거나 과잉인 경우가 많았다. 가오페이 교수의 말에 따르면 “100개 단위로 판매하는데 100개를 사도 결국 2개만 쓸 수 있다”는 상황이었다.

소프트웨어 측면에서도 기본적으로 오픈소스 비행제어를 기반으로 2차 개발하지만, 오픈소스 코드가 파편화되어 디버깅에 시간이 많이 걸렸다. 교육용 제품의 목표는 명확하다. 대학의 ‘모든 사람이 비행 로봇을 직접 제작’하는 상황을 ‘표준 플랫폼 + 자주 개발’의 상태로 바꾸는 것이다.

과학연구에서 상용화까지의 진화

가오페이 교수는 어릴 때부터 항공 애호가였으며, 가장 큰 꿈은 전투기 조종사가 되는 것이었다. 나중에 하늘을 날 수 없게 되자 비행 로봇 연구로 전향해 비행에 대한 집념을 작은 기계에 주입했다. 그는 당년 실험실에서 기계를 직접 제작하던 날들을 회상하며 “부품 하나 그려서 가공하려면 일주일을 기다려야 했고, 한 번 추락하면 비용이 수천 위안이었으며, 자료 부족으로 실험이 지연되는 경우도 많았다”며 “이제는 후배 과학연구 학생들에게 더 나은 출발점을 제공하고 싶다”고 말했다.

하지만 가오페이에게는 단순히 과학연구를 하고 논문을 발표하는 것만으로는 충분하지 않았다. 실험실 성과가 시장으로 나아가지 못한다면 한 고리가 빠진 것임을 분명히 알고 있었기 때문이다. 따라서 그는 창업을 선택했다. 단순히 기술을 상용화하기 위해서가 아니라 비행 로봇이라는 기술 체인을 진정으로 완성해 상용화에 이르게 하기 위해서였다.

현재 Differential Robotics의 주요 전략은 제품에 집중하여 자신을 서비스형 회사로 만들지 않는 것이다. B2B 시나리오에서 많은 고객들이 서비스에 더 기꺼이 비용을 지불하려 하지만, 가오페이는 제품 우선, 기술 폐루프 경로를 고집한다. 10여 년의 과학연구 축적이 있지만 이번 창업 경험을 형용할 때 가오페이는 ‘진화’라는 단어를 사용했다.

그는 “과학연구자가 회사를 하려면 상호 보완적인 동업자를 찾아야 하고, 동시에 처음부터 제품, 시장, 비용 통제를 배워야 한다. 알고리즘 이론부터 칩 선택까지, 논문 논리부터 공급망 주기까지 모든 단계를 직접 겪어봐야 한다”며 “나와 팀 모두 단점이 있다. 하지만 명확하고 배우려는 의지만 있다면 기술을 진정으로 제품으로 만들고 실험실의 극치를 진정한 시장으로 밀어낼 기회가 있다”고 말했다.