장애물 회피와 야외에서 달리기 위한 로봇 알고리즘

캘리포니아 대학교 샌디에고의 연구팀은 4족 로봇이 야외에서 걸어다니고 달릴 수 있는 새로운 알고리즘 시스템을 개발했습니다. 로봇은 정적 및 동적 장애물을 피하는 동시에 복잡한 지형을 탐색할 수 있습니다.

연구팀은 로봇을 테스트하여 모래, 자갈, 잔디, 가지와 낙엽으로 덮인 구불구불한 언덕과 같은 다양한 지형에서 자율적으로 빠르게 이동할 수 있도록 안내했습니다.同時로 로봇은 기둥, 나무, 관목, 바위, 벤치, 사람과 같은 여러 장애물에 충돌하지 않도록 피할 수 있었습니다. 로봇은 또한 여러 장애물에 충돌하지 않고 바쁜 사무실 공간을 탐색할 수 있는 능력을 보여주었습니다.

효율적인 4족 로봇 구축

새로운 시스템은 연구자들이 검색 및 구조 임무 또는 인간에게 어려운 또는 위험한 공간에서 정보를 수집하기 위한 효율적인 로봇을 구축하는 데 더 가까이 다가갈 수 있도록 합니다.

이 연구는 2022년 10월 23일부터 27일까지 일본 교토에서 열리는 2022 국제 지능형 로봇 및 시스템 회의(IROS)에서 발표될 예정입니다.

시스템은 로봇의 시야와 동적 감각을 결합하여 로봇에 더 많은 유연성을 제공합니다. 동적 감각은 로봇의 움직임, 방향, 속도, 위치 및 촉각과 관련된 또 다른 감각 모드입니다.

현재 4족 로봇을 걸음과 탐색을 위해 훈련하는 대부분의 접근 방식은 동적 감각 또는 시야 중 하나만 사용합니다. 그러나 둘 다同時로 사용하지 않습니다.

동적 감각과 컴퓨터 비전의 결합

샤올롱 왕은 캘리포니아 대학교 샌디에고의 전기 및 컴퓨터 공학 교수입니다.

“한 경우에는 시야가 없는 로봇을 단지 땅을 만져서 걸음으로 훈련하는 것과 같습니다. 또 다른 경우에는 로봇이 시야만으로 다리 움직임을 계획합니다.同時로 두 가지를 배우지 않습니다.”라고 왕은 말했다. “우리의 연구에서 우리는 동적 감각과 컴퓨터 비전을 결합하여 4족 로봇이 다양한 도전적인 환경에서 효율적으로 그리고 부드럽게 움직일 수 있도록 하며 장애물을 피할 수 있습니다. 단지 잘 정의된 환경이 아닌 경우입니다.”

연구팀이 개발한 시스템은 로봇의 머리 부분에 있는 깊이 카메라에서 실시간으로 촬영한 이미지 데이터와 로봇의 다리 부분에 있는 센서에서来的 데이터를 결합하는 특별한 알고리즘 세트에 의존합니다.

그러나 왕은 이것이 복잡한 작업이라고 말했다.

“문제는 실제 작동 중에 때때로 카메라에서 이미지를 받는 데 약간의 지연이 있으므로 두 가지 감각 모드의 데이터가 항상同時로 도착하지 않는다는 것입니다.”라고 그는 설명했습니다.

연구팀은 이 도전을 두 집합의 입력을 무작위로 변경하여 시뮬레이션함으로써 해결했습니다. 연구자들은 이 기술을 다중 모드 지연 무작위화라고 부릅니다. 그런 다음 они 사용되고 무작위화된 입력을 사용하여 강화 학습 정책을 훈련했습니다. 이 접근 방식은 로봇이 빠르게 quyết정할 수 있도록 하며 환경의 변화를 예측할 수 있게 했습니다. 이러한 능력으로 로봇은 다양한 지형에서 장애물에 빠르게 이동하고 조작할 수 있었으며, 인간 운영자의 도움 없이도如此했습니다.

연구팀은 이제 4족 로봇을 더 다양한 지형에서 작동할 수 있도록 더 유연하게 만들 것입니다.

“현재 우리는 로봇을 단순한 동작으로 훈련할 수 있습니다. 예를 들어, 걸음, 달리기, 장애물 피하기와 같은 동작입니다.”라고 왕은 말했다. “우리의 다음 목표는 로봇이 계단을 올라가고 내려가고, 돌 위를 걸어다니고, 방향을 변경하고, 장애물을 뛰어넘는 것을 가능하게 하는 것입니다.”