수집된 지리 정보에 근거한 배달 수행이 아닌,
‘실시간으로 배달 장소의 상황을 파악’하여 정확한 지점에 배달 물품 전달하는 것이 목적

매핑화 되지 않은 지역에서의 배달 로봇 작동 방식 (이미지 캡쳐=MIT Aerospace Controls Lab 유튜브)
매핑화 되지 않은 지역에서의 배달 로봇 작동 방식 (이미지 캡쳐=MIT Aerospace Controls Lab 유튜브)

(AI타임스=김영하 기자) FedEx 배달 로봇을 비롯하여, 배달용 로봇 (Delivery robots)들이 속속 등장하고 있다. 일단 배달 테스트는 대체로 성공적이었다고는 하지만 테스트를 진행했던 지역은 대체로 통제된 작은 영역에서 수행됐기 때문에 과연 배달 로봇이 광범위한 지역에서도 완벽하게 배달업무를 수행할 수 있을지 의문점이 있었다. 일단 배달용 로봇이 광범위한 지역에서 사용된다고 하면, GPS 시스템 덕분에 배달할 주소는 쉽게 찾을 수는 있겠으나 배달할 주소의 정확한 어떤 지점에 배달 물품을 놓을지 찾는 것은 GPS 시스템으로는 한계가 있을 것이다.

일반적으로 배달 로봇의 AI는 알고리즘과 GPS 기반으로 배달할 지역의 건물 위치를 미리 매핑 (Mapping)하여 진행된다. 하지만 배달할 구역이 커질 수록 도시 전체의 모든 건물을 매핑하는 것은 다소 비현실적일 수 있다. 또한 ‘크리스마스 시즌’, ‘할로윈 시즌’과 같이 특정 행사 기간이나 계절에 따라 건물의 외관이 자주 바뀔 수 있다는 것도 문제가 될 수 있고, 누군가의 건물 혹은 집을 매핑화 시킨다는 것은 사생활 침해 및 보안 문제로 이어질 수도 있다.

이와 같은 문제의 해결책을 찾기 위해 MIT의 엔지니어들은 매핑이 필요 없는 배달 로봇 시스템 구축 작업을 진행하고 있다. 로봇이 기계학습을 통해 물체를 인식하고 환경을 실시간으로 분석하여 ‘정확히 배달될 물품을 어디에 놓을지’, ‘현관문 위치는 어디에 있는지’를 파악하여 기존의 GPS 기반의 배달 로봇의 방식을 탈피하고자 한다. 배달 로봇이 주소지에 도달하면, AI는 궁극적으로 배달 물품을 현관문까지 이끌 단서를 찾을 것이다. 예를 들어 배달로봇이 도로에 있을 경우 ▲진입로 단서를 먼저 발견한 후 ▲진입로에 들어선 후 보도를 따라 움직여서 ▲마지막으로 현관문까지 찾아내서 배달 물품을 전달’해주는 시스템이다. 이 기술은 AI가 미리 프로그램화된 좌표에 의존하지 않고 스스로 위치를 찾아서 움직이는 방식이다.

이 기법은 특정 거주지의 지도에 의존할 필요성을 없애주고, 배달 물품을 전달할 적절한 장소를 찾기 전에 로봇이 배달 장소를 탐사해야 하는데 소비되는 시간을 줄일 수 있다. 이제 배달 로봇이 기계 학습을 통해, 익숙하지 않고 지도화되지 않은 환경에서도 특정한 위치를 효율적으로 찾아낼 수 있게 되었다.

이번 배달 로봇 개발에 참여한 MIT 기계공학과 대학원생인 마이클 에버렛 (Michael Everett)은 배달 로봇이 방문할 모든 건물 및 집 주인들은 자신의 재산이 지도화 되는 것을 원치 않을 것이고, 이 같은 문제를 해결하기 위해 로봇 스스로 배달 물품을 정확한 지점에 전달할 수 있도록 배달 로봇의 구동 방식을 개선하고자 한다고 전했다.