로보틱스
스스로 충전하면서 문을 찾아 여는 자율 로봇
신시내티 대학교(University of Cincinnati)의 공대생 팀은 스스로 문을 열고 가장 가까운 전기 콘센트를 찾아 사람의 도움 없이 재충전할 수 있는 자율 로봇을 만들고 있습니다.
새로운 연구가 저널에 게재되었습니다. IEEE 액세스.
문 – 로봇의 크립토나이트
로봇에게 가장 큰 장애물 중 하나는 문입니다.
Ou Ma는 신시내티 대학의 항공우주 공학 교수입니다.
"로봇은 많은 일을 할 수 있지만 로봇이 스스로 문을 열고 출입구를 통과하기를 원한다면 그것은 엄청난 도전입니다."라고 Ma는 말했습니다.
팀은 27차원 디지털 시뮬레이션에서 이 문제를 극복할 수 있었고 이는 헬퍼 로봇의 주요 발전입니다. 이러한 로봇에는 사무실 건물, 공항 및 병원을 진공 청소기로 청소하고 소독하는 로봇이 포함될 수 있습니다. 그들은 XNUMX억 달러 규모의 로봇 산업에서 큰 부분을 차지합니다.
Yufeng Sun은 이 연구의 주 저자이자 UC 공학 및 응용 과학 대학 박사 과정 학생입니다.
Sun에 따르면 일부 연구자들은 로봇이 문을 찾을 수 있도록 하는 3D 디지털 모델을 만들기 위해 방 전체를 스캔하여 이 문제를 해결했습니다. 그러나 이것은 스캔 중인 방에만 적용할 수 있는 시간 소모적인 솔루션입니다.
스스로 문을 여는 자율 로봇을 개발하는 데에는 많은 어려움이 있습니다. 첫째, 그들은 다양한 색상과 크기로 제공되며 더 낮거나 더 높을 수 있는 다양한 핸들을 가지고 있습니다. 로봇은 또한 저항을 극복하기 위해 문을 여는 데 얼마나 많은 힘을 사용해야 하는지 알아야 합니다. 많은 공공 문이 자동으로 닫히기 때문에 로봇이 그립을 잃고 다시 시작해야 할 수 있습니다.
기계 학습 사용
기계 학습을 사용하여 UC 학생들은 로봇이 시행 착오를 통해 문을 여는 방법을 스스로 "가르칠" 수 있도록 했습니다. 즉, 로봇이 진행하면서 실수를 수정하고 시뮬레이션을 통해 실제 작업을 준비하는 데 도움이 됩니다.
"로봇은 훈련에 도움이 되는 충분한 데이터 또는 '경험'이 필요합니다."라고 Sun은 말했습니다. "이것은 실제 작업을 수행하기 위해 AI 기반 접근 방식을 사용하는 다른 로봇 응용 프로그램에 큰 도전입니다."
Sun과 UC 석사 과정 학생인 Sam King은 이제 성공적인 시뮬레이션 연구를 실제 로봇으로 전환하고 있습니다.
“문제는 이 학습된 제어 정책을 시뮬레이션에서 현실로 옮기는 방법이며, 종종 'Sim2Real' 문제라고 합니다.”라고 Sun은 말했습니다.
또 다른 문제는 디지털 시뮬레이션이 초기 실제 응용 프로그램에서 일반적으로 60% ~ 70%만 성공한다는 점입니다. 따라서 Sun은 새로운 자율 로봇 시스템을 완성하는 데 최소 XNUMX년을 투자할 계획입니다.
