연구자들, 로봇을 위한 고급 경로 계획 접근법 개발

미시간 대학교의 연구자들은 거친 지형에서 로봇의 속도를 높이는 새로운 경로 계획 접근법을 개발했습니다. 새로 개발된 알고리즘은 표준 알고리즘보다 세 배 더 많은 성공적인 경로를 찾았으며 훨씬 적은 처리 시간이 필요했습니다.

이 연구는 자율 로봇에 발표되었습니다.

새로운 알고리즘 개발

이 알고리즘은 특히 로봇이 팔과 같은 부속을 사용하여 거친 지형에서 균형을 유지하는 것을 목표로 했습니다. 이러한 알고리즘은 재해 지역과 건설 현장에서 사용될 수 있습니다.

드미트리 베렌슨은 전기 및 컴퓨터 공학의 부교수이자 로봇 공학 연구소의 핵심 교원입니다.

“붕괴된 건물이나 매우 거친 지형에서 로봇은 항상 발만으로 균형을 유지하고 앞으로 이동할 수 없습니다. 새로운 알고리즘이 필요합니다. 로봇이 발과 손의 위치를 결정하고 모든肢体를 함께 조정하여 안정성을 유지하는 방법을 알아야 합니다. 이것은 매우 어려운 문제입니다.”

새로운 연구는 로봇이 지형의 난이도를 계산하기 전에 최선의 경로를 결정하는 데 도움이 됩니다.

유치린은 최근 로봇 공학 박사 학위를 취득하고 네이로 사의 소프트웨어 엔지니어입니다.

“우선, 우리는 기계 학습을 사용하여 로봇이 균형을 유지하고 진행하기 위해 손과 발을 놓는 다양한 방법을 훈련시켰습니다. 그런 다음 새로운 복잡한 환경에서 로봇은 배운 것을 사용하여 경로의 통행 가능성을 결정하고 목표에 도달하는 데 더 빠른 경로를 찾을 수 있습니다.”

새로운 방법에도 불구하고, 전통적인 계획 알고리즘을 사용하여 성공적인 긴 경로를 계획하는 데 여전히 오랜 시간이 걸립니다.

“만약 우리가 긴 경로에 모든 손과 발의 위치를 찾으려고 하면 매우 오랜 시간이 걸릴 것입니다.” 베렌슨은 말했다.

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분할 및 정복

이를 해결하기 위해 팀은 “분할 및 정복” 접근법을 사용했습니다. 경로를 어려운 구간과 쉬운 구간으로 나누었습니다. 전者的 경우, 로봇은 학습 기반 방법을 적용하고, 후者の 경우, 더 단순한 경로 계획을 사용합니다.

“그것은 간단해 보이지만, 문제를 올바르게 분할하는 것이 매우 어렵고, 각 세그먼트에 어떤 계획 방법을 사용할지 결정하는 것이 어렵습니다.” 린은 말했다.

이를 위해 연구자들은 전체 환경의 기하학적 모델이 필요합니다. 이를 위해 로봇 앞에서 탐색하는 드론을 비행시킵니다.

팀은 파괴된 지역의 복도에서 인간형 로봇을 사용하여 가상 실험을 수행했으며, 결과는 팀의 방법이 이전 방법보다 성공률과 계획 시간에서 우수함을 보여주었습니다. 이는 재해 시나리오에서 매우 중요합니다.

50번의 시도 중, 팀의 방법은 84%의 경우 목표에 도달했으며, 기본 경로 계획자는 26%의 경우에 도달했습니다. 계획 시간은 2분이 조금 넘었으며, 기본 경로 계획자는 3분이 조금 넘었습니다.

또한 팀은 실제 세계에서 바퀴가 달린 로봇과 두 개의 팔을 사용하여 자신의 방법이 작동하는 것을 보여주었습니다. 로봇의 기지는 가파른 램프에 놓여 있었고, 로봇은 자신의 “손”을 사용하여 자신을支え며 불규칙한 표면이 움직이는 동안 균형을 유지했습니다. 팀의 방법은 로봇이 경로를 계획하는 데 10분의 1초가 조금 넘는 시간이 걸렸으며, 기본 경로 계획자는 3.5초가 조금 넘는 시간이 걸렸습니다.

팀은 이제 동적으로 안정적인 운동을 포함하는 것을 목표로 합니다. 이것은 로봇의 이동 속도를 개선할 것입니다. 로봇은 항상 균형을 유지할 필요가 없기 때문입니다.