연구자들, 어려운 지형을 걸을 수 있는 다리 로봇 개발

ETH Zurich의 연구자들은 복잡한 지형을 빠르게 이동할 수 있는 새로운 접근 방식을 개발했습니다. ANYmal로 명명된 로봇은 기계 학습을 통해 환경의 시각적 인식과 촉각을 결합합니다.

사족 로봇은 120미터의 수직 거리를 31분 안에 걸을 수 있었으며, 이는 실수를 하지 않은 인간 하이커의 예상 시간보다 4분 빠릅니다.

새로운 기술

ANYmal이 시각적 인식과 촉각을 결합할 수 있는 기술은 완전히 새로운 것입니다.

마르코 헤테르가 이끄는 팀은 이 연구를 저널 Science Robotics에 발표했습니다.

“로봇은 환경의 시각적 인식과 직접적인 다리 접촉에 기반한 촉각을 결합하는 방법을 배웠습니다. 이것은 로봇이 거친 지형을 더 빠르고 효율적으로, 무엇보다도 더 강건하게 다룰 수 있게 합니다.”라고 헤테르는 말합니다.

팀은 로봇이 궁극적으로 인간에게 위험하거나 다른 유형의 로봇이 조작할 수 없는 곳에 배치될 수 있을 것이라고 말합니다.

인간과 동물도 환경의 시각적 인식과 다리와 손의 촉각을 결합하여 어려운 지형을 다룰 수 있습니다. 이전에 개발된 사족 로봇은 이것을 제한된 범위 내에서만 수행할 수 있었습니다.

타카히로 미키는 박사 과정 학생이자 연구의 주요 저자입니다.

“이유는 레이저 센서와 카메라에 의해 기록된 즉각적인 환경 정보가 종종 불완전하고 모호하기 때문입니다.”라고 미키는 말합니다.

“로봇처럼 ANYmal은 환경의 시각적 인식에 신뢰를 걸고 신속하게 이동할 때와 조심스럽게 작은 단계로 진행할 때를 결정해야 합니다. 이것이 큰 도전입니다.”라고 미키는 계속합니다.

신경망 훈련

새로운 기술에는 신경망을 기반으로 하는 컨트롤러가 포함되어 있으며, ANYmal이 외부와 내부의 인식을 결합할 수 있게 합니다. 과학자들은 먼저 시스템을 가상 훈련 캠프에서 수많은 장애물과 오류에 노출시켜 네트워크가 장애물을 극복하는 최선의 방법을 배우게 합니다. 또한 환경 데이터에 신뢰를 거는 방법과 무시하는 방법을 배웁니다.

“이 훈련으로 로봇은 전에 본 적 없는 가장 어려운 자연 지형을 마스터할 수 있습니다.”라고 헤테르는 말합니다.

로봇은 즉각적인 환경의 센서 데이터가 모호하거나 불분명할 때에도 이 과정을 수행할 수 있습니다. 이 경우 ANYmal은 자신의 내부 감각을頼みます. 이것은 외부 감각의 속도와 효율성을 내부 감각의 안전성과 결합할 수 있게 합니다.