자율 로봇, 문 열고 충전하기

시incinnati 대학교의 엔지니어링 학생들은 자율 로봇을 개발 중이다. 이 로봇은 문을 열고 가장 가까운 전기 벽면 콘센트를 찾을 수 있으며, 이를 통해 인간의 도움 없이 충전할 수 있다.

새로운 연구는 IEEE Access 저널에 발표되었다.

문 – 로봇의 약점

로봇에게 가장 큰 장애물은 문이다.

오우 마(Ou Ma)는 시incinnati 대학교의 항공 우주 공학 교수이다.

“로봇은 많은 일을 할 수 있지만, 문을 열고 문을 통과하는 것은 엄청난 도전이다”라고 마는 말했다.

연구 팀은 3차원 디지털 시뮬레이션에서 이 문제를 해결할 수 있었으며, 이는 헬퍼 로봇을 위한重大한 발전이다. 이러한 로봇에는 사무실, 공항, 병원에서 청소와 소독을 하는 로봇이 포함되며, 로봇 산업의 큰 부분을 차지한다.

유펑 صن(Yufeng Sun)은 연구의 주도자이며, 시incinnati 대학교 공과 대학의 박사 과정 학생이다.

صن에 따르면, 일부 연구자들은 방을 스캔하여 3D 디지털 모델을 생성함으로써 문을 찾는 문제를 해결했다. 그러나 이는 시간이 걸리는 해결책이며, 스캔된 방에만 적용된다.

자율 로봇이 문을 열 수 있도록 개발하는 데에는 많은 도전이 있다. 먼저, 문은 다양한 색상과 크기이며, 다르게 위치한 손잡이가 있다. 로봇은 또한 문을 열기 위해 필요한 힘을 알아야 하며, 많은 공공 문은 자동으로 닫히기 때문에 로봇은 문을 놓치고 다시 시작해야 할 수 있다.

https://www.youtube.com/watch?v=O_FV47hIRus

기계 학습 사용

기계 학습을 사용하여, 시incinnati 대학교의 학생들은 로봇이 문을 열기 위해 스스로를 가르칠 수 있도록 했다. 이는 로봇이 실수로부터 배울 수 있으며, 시뮬레이션이 실제 작업을 준비하는 데 도움이 된다.

“로봇은 충분한 데이터 또는 ‘경험’이 필요하다”라고 صن은 말했다. “이는 다른 로봇 응용에서 실제 작업을 수행하기 위한 AI 기반 접근 방식의 큰 도전이다.”

صن과 시incinnati 대학교의 석사 과정 학생인 샘 킹(Sam King)은 성공적인 시뮬레이션 연구를 실제 로봇으로 변환하고 있다.

“도전은 시뮬레이션에서 배운 것을 현실로 옮기는 것이다”라고 صن은 말했다. “이것은 ‘Sim2Real’ 문제라고 한다.”

또 다른 도전은 디지털 시뮬레이션이 초기 실제 적용에서 일반적으로 60%에서 70%만 성공적이라는 것이다. 따라서 صن은 새로운 자율 로봇 시스템을 완성하기 위해 최소 1년을 보낼 계획이다.