이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
다축 로봇 모션 프로파일링을 최적화할 때 가장 먼저 고려한 건 이동 시간과 진동 억제 사이의 균형이었습니다. 단순 사다리꼴 속도 프로파일 대신 S커브 가속도 프로파일을 적용하면 관절에 가해지는 충격이 줄어들고 말단 이펙터의 안정성이 높아집니다. 프로젝트에서는 각 축별 최대 속도와 가속도를 로봇 제조사 사양 범위 안에서 단계적으로 올려가며 테스트했습니다. 특히 끝 속도 구간에서 오버슈트와 정착 시간을 줄이는 게 가장 까다로웠는데, 피드포워드 게인을 조정하는 방식으로 개선했습니다. 다축 동시 이동 시에는 각 축의 프로파일이 같은 시점에 끝나도록 시간 동기화하는 것도 중요했습니다. 그렇지 않으면 경로 끝에서 이상한 자세가 나타났습니다. 이 경험에서 모션 최적화는 파라미터 조정보다 원인 분석이 먼저라는 것을 배웠습니다.
다축 로봇 프로파일링 과정에서 특이점 근방 경로에서 발생하는 문제를 혼자 해결하기 어려운 상황이 있었습니다. 역기구학 해가 불안정해지는 영역에서 모터 전류가 급격히 증가하는 것이 관측됐는데, 파라미터 튜닝으로는 원인을 잡을 수 없었습니다.
시니어 엔지니어에게 조언을 구했고, 특이점 근방에서는 경로 자체를 우회하도록 경로 계획을 수정해야 한다는 것을 알게 됐습니다. 문제의 원인이 파라미터가 아니라 경로 설계에 있을 때 파라미터를 건드리는 것은 무의미합니다. 이 경험에서 문제 원인의 레이어를 먼저 파악하고 그 레이어에서 해결하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다. 현상만 보는 것이 아니라 그 현상이 어떤 레이어에서 생기는지를 파악하는 것이 시작이라는 것을 그때 알게 됐습니다.
모션 프로파일링에서 페이로드 변화에 대응하는 방식을 이후 절차로 남긴 것이 있습니다. 고정 페이로드에서 튜닝된 게인이 실제 작업에서 다른 무게의 대상물을 다룰 때 불안정해지는 것을 경험했습니다. 페이로드가 달라지면 관성 모멘트가 달라지고, 그것이 제어 반응에 영향을 준다는 것을 이해하게 됐습니다.
파라미터를 매번 수동으로 바꾸는 방식은 비효율적이고, 페이로드 추정 로직과 적응형 게인 스케줄링 개념을 공부하게 된 계기가 됐습니다. 한 번의 프로젝트가 다음에 다뤄야 할 개념을 보여주는 경우가 있습니다. 현재 프로젝트의 한계가 다음 공부 방향을 만드는 것이라는 감각으로 이후에도 유사한 접근을 취하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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