저렴한 로봇, 거의 모든 장애물 통과 가능

연구자 팀은 거의 모든 장애물이나 지형을 통과할 수 있는 저렴한 소형 다리 로봇을 위한 로봇 시스템을 설계했습니다. 로봇은 거의 자신의 높이와 같은 계단을 오르거나 내리거나, 바위, 미끄럼, 불규칙한,陡하고 다양한 지형을 통과할 수 있습니다. 또한 간격을 건너거나 바위를攀爬하거나 어둠에서 작동할 수 있습니다.

이 프로젝트는 카네기 멜런 대학교 컴퓨터 과학 학교와 캘리포니아 대학교 버클리에서 연구자들에 의해 수행되었습니다.

소형 로봇에 새로운 기술 부여

딥카 파타크는 로봇공학 연구소의 조교수입니다.

“소형 로봇이 계단을 오르고 다양한 환경을 처리하는 것은 집에서 사용할 수 있는 로봇과 탐색 및 구조 작업을 개발하는 데 중요합니다.” 파타크는 말했다. “이 시스템은 많은 일상적인 작업을 수행할 수 있는 강력하고 적응 가능한 로봇을 생성합니다.”

로봇은 불규칙한 계단과 언덕에서 테스트되었으며, 돌다리와 미끄럼 표면을 건너는 능력을 테스트했습니다. 또한 사람의 허들이 높이와 같은 계단을 오르는 능력을 테스트했습니다. 로봇은 시야와 작은 온보드 컴퓨터를 사용하여 지형을 빠르게 적응하고 마스터하는 능력을 발휘합니다.

로봇은 시뮬레이터에서 4,000개의 클론으로 훈련되었습니다. 이 클론들은 복잡한 지형에서 걸어오르고攀爬하는 것을 연습했고, 시뮬레이터의 속도는 로봇이 단 하루에 6년의 경험을 얻을 수 있게 했습니다.

훈련 중에 얻은 운동 기술은 시뮬레이터에 의해 신경망에 저장되었으며, 연구자들은 이를 실제 로봇에 복사했습니다. 이 혁신적인 접근 방식은 로봇의 동작을 수동으로 설정할 필요가 없었습니다.

오늘날의 많은 로봇 시스템은 로봇의 동작을 계획하기 전에 주변 환경의 지도を作成하는 카메라에 의존합니다. 그러나 이 과정은 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 이러한 오류는 계획과 동작에 영향을 미칩니다.

맵핑과 계획은 높은 수준의 제어에 초점을 맞춘 시스템에 유용하지만, 걸음이나 달림과 같은 낮은 수준의 기술에 필요한 동적 요구 사항에 항상 적합하지는 않습니다.

효율적이고 빠른 기동

새로 개발된 로봇 시스템은 맵핑과 계획 단계를 건너뛰고 직접 시야 입력을 로봇의 제어에 연결합니다. 이는 로봇이 보이고 움직이는 것을 의미합니다. 이 기술은 로봇이 복잡한 지형에 매우 빠르고 효과적으로 반응할 수 있게 합니다.

로봇의 동작은 기계 학습을 통해 훈련되며, 이는 로봇을 저렴하게 만듭니다. 테스트된 로봇은 시장의 대안보다 최소 25배 저렴했습니다. 팀에 따르면, их 알고리즘은 저렴한 로봇을 더 많이 사용할 수 있게 할 수 있습니다.

아냐네 아가왈은 머신 러닝 분야의 박사 과정 학생입니다.

“이 시스템은 시야와 신체의 피드백을 직접 입력으로 사용하여 로봇의 모터에 명령을 출력합니다.” 아가왈은 말했다. “이 기술은 시스템을 매우 강력하게 만듭니다. 계단에서 미끄러지면 회복할 수 있습니다. 알려지지 않은 환경에서 적응할 수 있습니다.”

로봇 시스템은 자연에서 크게 영감을 받았습니다. 1피트 미만의 크기인 로봇은 계단이나 장애물을 넘을 때 사람들의 동작을 채택했습니다. 시스템은 높은 장애물을 극복하기 위해 가장 앞선 다리 로봇 시스템에서도 어려운 힙・アブ덕션을 사용합니다.

팀은 또한 네 다리 동물에서 영감을 얻었습니다.

“네 다리 동물은 앞다리를 따라가는 기억이 있습니다. 우리의 시스템도 유사한 방식으로 작동합니다.” 파타크는 말했다.

온보드 메모리는 뒷다리가 앞다리가 본 것을 기억하고 장애물을 극복하는 데 도움이 됩니다.

아시시 쿠마르는 버클리 대학교의 박사 과정 학생입니다.

“맵이나 계획이 없기 때문에, 우리의 시스템은 앞다리가 이동한 방식과 지형을 기억하고, 이를 뒷다리에 적용하여 빠르고 완벽하게 움직입니다.” 쿠마르는 말했다.

새로운 연구는 다리 로봇을 둘러싼 주요 도전을 해결하는 데 큰 역할을 할 수 있습니다. 이는 집에서 사용할 수 있는 로봇으로 이어질 수 있습니다.