제0부 개관·역사·연구 준비

0.13 로봇 시스템의 구성: 기계·구동·감지·전자·소프트웨어·지능 서브시스템과 통합

0.13.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식 / 특히 중요한 독자

이 장은 로봇을 서브시스템의 집합으로 보고, 서브시스템이 어떻게 하나의 체계로 통합되는지를 이 책의 부 구성과 함께 정리한다. 앞의 역사 장(0.4~0.12)이 시대별 사건을 서술했다면 이 장은 그 사례들에서 읽은 구성 정보를 모아 구조를 보인다. 다룰 질문은 세 가지다. 로봇은 어떤 서브시스템으로 이루어지는가, 실제 로봇은 이 서브시스템을 어떻게 구성했는가, 통합에서 어떤 제약이 드러나는가. 각 서브시스템의 원리와 설계는 해당 부가 다룬다.

배우는 것:

• 서브시스템 모형 — 기계·구동·감지·전자(컴퓨팅·통신)·전원·소프트웨어·지능, 안전·신뢰성의 가로지르는 층과 이 책의 부 구성.
• Honda P2의 시스템 구성 — 센서·제어 컴퓨터·구동부·전원의 연결(Hirai 외 1998).
• 네 사례의 서브시스템 비교 — P2, Mars Exploration Rover, Stanley, Roomba.
• 통합의 제약 — 전원·열·시간·안전이 인터페이스에서 드러나는 방식.
• 풀이 예제 — 에너지 예산의 역문제: 배터리 질량과 구동 시간에서 평균 전력과 비에너지의 관계.

선수 지식: 0.1.3(감지-판단-행동 순환), 0.3.4(기계 구조 용어), 0.6~0.12의 사례(이 장이 인용한다).

특히 중요한 독자: 엔지니어(통합 제약과 예산), 사업·정책 독자(서브시스템별 비용·공급망 논의의 틀), 인증·안전 독자(안전 기능이 놓이는 층).

기준 시점과 출처 방침. 이 장의 서술은 2026년 11월 기준이다. 이 장은 새 문헌을 읽지 않고 앞 장에서 원문으로 확인한 구성 정보를 모았다. 근거는 다음과 같다. ① Hirai 외, 「The Development of Honda Humanoid Robot」(IEEE ICRA 1998, 1321~1326)의 앞 3쪽(0.7). ② NASA NSSDCA의 Opportunity(MER-B) 페이지(0.12). ③ Thrun 외, 「Stanley」(J. Field Robotics 23(9), 2006)의 하드웨어·소프트웨어 구조 절(0.6). ④ iRobot의 S-1(2005, 0.6)의 Roomba 서술. ⑤ Wurman 외(AAAI-07)의 Kiva 서술(0.6). 서브시스템 분류와 부 구성은 이 책의 서술 틀이며 표준의 분류가 아니다. 각 사례의 서술은 해당 문헌의 범위이고 읽지 않은 항목은 "읽은 범위에 없음"으로 표시했다.

0.13.2 서브시스템 모형과 이 책의 구성

로봇은 일곱 서브시스템으로 나누어 볼 수 있다. 분류는 설계 문서에서 통용되는 구분이며 아래 그림은 이 책의 정리 도식이다.

응용별 통합은 제28~35부가, 기계와 구동의 통합은 7.1~7.26(로봇 본체), 감지 융합 구조는 9.11, 컴퓨팅 아키텍처는 8.14, 산업 로봇 컨트롤러는 8.27이 다룬다. 이 장은 이 서브시스템들이 한 로봇 안에서 만나는 지점만을 다룬다.

0.13.3 사례 — Honda P2의 시스템 구성

Hirai 외(1998)는 P2를 두 팔과 두 다리를 가진 자체 동력의 휴머노이드로 서술한다(0.7.5.2). 시스템 구성은 다음과 같다.

• 기계: 전고 1,820 mm, 폭 600 mm, 무게 210 kg. 다리 12자유도(고관절 3·무릎 1·발목 2가 한 다리), 팔 14자유도(어깨 3·팔꿈치 1·손목 3이 한 팔), 손은 2자유도.
• 구동: 관절마다 DC 모터와 하모닉 드라이브 감속기.
• 감지: 몸통 경사 센서(가속도계 3·광섬유 자이로 3), 발과 손목의 6축 힘·모멘트 센서, 영상 카메라 4대(2대는 영상 처리용으로 팬·틸트, 2대는 원격조작용).
• 전자: 마이크로프로세서 4개(micro SPARC II)가 실시간 OS VxWorks로 팔 제어·다리 제어·관절 국소 제어·영상 처리를 분담하고, DC 서보 증폭기와 무선 이더넷 모뎀을 갖춘다.
• 전원: NiZn 배터리 약 20 kg으로 약 15분 구동하며 외부 전원도 가능하다.
• 소프트웨어·지능: 자세 제어(목표 ZMP와 지면 반력), 영상 처리와 자율 경로 이동, 무선 원격조작.
• 안전·충격: 발바닥의 고무 부시 충격 흡수 기구가 착지 충격과 다리 컴플라이언스 제어의 진동을 줄인다.

이 구성에서 읽을 수 있는 것은 서브시스템이 서로의 제약을 정한다는 점이다. 배터리가 전체 무게의 9.5%(20 kg/210 kg)를 차지하면서도 구동 시간은 약 15분이다(0.13.6).

0.13.4 네 사례의 서브시스템 비교

Kiva의 구동 장치(0.6.7.2)는 선반(약 3피트 사각)을 들어 올리는 소형 자율 로봇이며 대형 설치에는 500대 이상이 필요하다고 서술된다. 이 장이 읽은 범위에서 하드웨어 구성은 서술되지 않았다.

0.13.5 통합에서 드러나는 제약

네 사례에서 서브시스템의 성능이 아니라 서브시스템 사이의 인터페이스가 설계 제약이 된 서술을 모으면 다음과 같다.

Stanley의 개발 철학은 "자율 항법을 소프트웨어 문제로 다룬다"이다(논문의 서술). 양산 차량을 기계·구동 서브시스템으로 채택하고 지능 서브시스템에 개발을 집중한 설계 선택이다. MER에서는 반대로 열·전력·질량이 기계·전자 설계를 지배한다.

0.13.6 풀이 예제 — 에너지 예산의 역문제

결론. P2는 배터리 20 kg(전체 무게 210 kg의 9.5%)으로 약 15분을 구동했다. 평균 전력과 배터리의 비에너지는 이 문서에 없으므로 비에너지를 가정하여 평균 전력을 역산하면, 15분 구동은 비에너지 30 Wh/kg에서 평균 2.4 kW, 60 Wh/kg에서 4.8 kW에 해당한다. 같은 20 kg이 150 Wh/kg이라면 평균 2 kW에서 90분을 구동한다. 이 값은 설명용 가정이며 P2의 실제 평균 전력이 아니다.

배터리 질량 $m_b$, 비에너지 $e$ [Wh/kg], 평균 전력 $\bar P$에서 구동 시간은 $t = m_b e / \bar P$이다. 보고된 구동 시간 $t=15$분을 만족하는 평균 전력은 $\bar P = m_b e / t$이다. 가정은 다음과 같다.

M_B, M_TOT = 20.0, 210.0   # 배터리·전체 질량 [kg]
T_REP = 15.0                 # 보고된 구동 시간 [분]

def runtime_min(p_kw, e_wh_kg, m_b=M_B):
    """평균 전력 p_kw에서의 구동 시간 [분]"""
    return 60 * m_b * e_wh_kg / (1000 * p_kw)

def implied_power_kw(e_wh_kg, t_min=T_REP, m_b=M_B):
    """구동 시간 t_min이 성립하는 평균 전력 [kW]"""
    return m_b * e_wh_kg * 60 / (1000 * t_min)

계산 결과는 다음과 같다.

한계. 비에너지와 평균 전력이 가정이므로 위 값은 P2의 사실이 아니라 두 변수의 관계를 보이는 민감도 분석이다. 배터리의 사용 가능 에너지는 방전 종지 전압·온도·출력 한계에 따라 공칭 값보다 작다. NiZn 전지의 비에너지와 P2의 평균 전력은 이 장이 확인하지 못했다 (확인 필요). 로봇의 평균 전력은 동작(보행·정지·팔 동작)에 따라 크게 변한다.

견해: 이 계산에서 읽을 수 있는 것은 구동 시간이 배터리 질량·비에너지·평균 전력의 곱과 비로만 정해져 세 값 중 어느 하나만 좋아져도 통합 설계의 병목이 이동한다는 점이다. 근거는 비에너지 30 Wh/kg에서 250 Wh/kg로의 변화가 같은 평균 전력에서 구동 시간을 8배 이상 늘린다는 계산(2 kW에서 18분 대 150분)이다. 휴머노이드의 평균 전력 저감은 33.2(질량 예산)과 33.5(제어)이 다룬다.

0.13.7 설계 트레이드오프

서브시스템의 통합에서 확인되는 선택은 다음과 같다.

• ① 연산을 어디에 두는가. P2는 마이크로프로세서 4개가 기능별로 분담하고(분산), MER은 한 컴퓨터가 온열 전자 박스에 있으며(집중), Stanley는 범용 컴퓨터 6대를 이더넷으로 연결한다(범용 컴퓨터 클러스터). 컴퓨팅 아키텍처의 일반론은 8.14이다.
• ② 하드웨어와 소프트웨어 중 어디에 비중을 두는가. Stanley는 양산 차량을 사용하고 소프트웨어에 집중한다. P2는 힘 센서와 충격 흡수 기구 같은 하드웨어를 자세 제어의 필요 조건으로 서술한다. MER은 열·전력 하드웨어 제약이 소프트웨어(위험 회피 속도)를 정한다.
• ③ 안전 기능을 어느 층에 두는가. Stanley는 인간의 개입(안전 운전자, 오버라이드)과 외부 비상정지(DARPA)를 두고, MER은 소프트웨어 기울기 제한을 두며, P2는 기계적 충격 흡수를 둔다. 기능안전은 26.5~26.7에서 다룬다.

견해: 이 책은 세 선택을 정답이 있는 문제가 아니라 환경과 임무에 따른 설계 변수로 다룬다. 근거는 네 사례의 서술에서 같은 서브시스템이 서로 다른 층에서 해결된다는 점이다(안전은 기계·소프트웨어·인간 개입의 세 층). 어느 사례의 선택이 최적이었는지는 이 장이 읽은 문헌으로 판단할 수 없다.

0.13.8 사료의 한계와 유의점

읽지 못한 자료는 다음과 같다. ISO 8373:2021의 서브시스템·모듈 관련 용어(제5~9절), Kiva 구동 장치의 하드웨어 구성, Roomba의 구동·컴퓨팅 구성, P2 논문의 후반부(제어 알고리즘·실험), 각 로봇의 부품 공급사와 비용. 이 항목들은 서술하지 않았거나 (확인 필요)로 표시했다.

0.13.9 관련 규격·프로토콜과 후속 장

서브시스템 사이의 인터페이스는 표준이 정하는 경우가 많다. 이 장은 규격의 본문을 읽지 않았다.

0.13.10 체크포인트·연구 질문

체크포인트:

1. 일곱 서브시스템과 안전·신뢰성의 가로지르는 층을 설명하고 각각이 이 책의 어느 부에 있는지 말할 수 있는가.
2. Honda P2의 구성(자유도, 구동 방식, 센서, 마이크로프로세서 4개, 배터리와 구동 시간)을 제시할 수 있는가.
3. 네 사례(P2, MER, Stanley, Roomba)의 전원·열·컴퓨팅 구성의 차이를 표로 설명할 수 있는가.
4. 전력·열·시간·안전이 서브시스템 사이의 인터페이스에서 설계 제약이 되는 사례를 제시할 수 있는가.
5. 에너지 예산 식 $t = m_b e/\bar P$에서 비에너지·배터리 질량·평균 전력의 영향을 계산하고 가정의 한계를 설명할 수 있는가.

연구 질문(47.12에 수록한다):

• P2의 평균 전력과 NiZn 전지의 비에너지는 어느 문서로 확정되는가.
• 로봇 유형별로 질량·전력·열·컴퓨팅 예산의 분배는 어떻게 정량 비교되는가.
• 서브시스템 분류는 ISO 8373:2021의 모듈 관련 용어와 어떻게 대응하는가.
• 기능안전 요구는 서브시스템의 어느 층에서 충족되는가(기계·소프트웨어·인간 개입의 분담).

1차 출처

• Hirai, K., Hirose, M., Haikawa, Y., Takenaka, T., 「The Development of Honda Humanoid Robot」, Proc. IEEE ICRA 1998, 1321~1326(앞 3쪽 확인, 0.7).
• NASA NSSDCA, Opportunity(MER-B, 2003-032A) 임무 페이지(0.12).
• Thrun, S. 외, 「Stanley: The Robot that Won the DARPA Grand Challenge」, J. Field Robotics 23(9), 2006, 661~692(0.6).
• iRobot Corporation, Form S-1(SEC, 기준일 2005-07-02)(0.6).
• Wurman, P. R., D'Andrea, R., Mountz, M., AAAI-07 학회판(0.6).

다음 장. 0.14는 로봇 개발 수명주기를 다룬다. 이 장에서 정리한 서브시스템이 개념·설계·시작품·검증·인증·양산·운용·정비·폐기의 단계를 지나며 통합되고 검증되는 절차를 서술한다.