로봇공학자, 반사 물체를 잡는 새로운 기술 개발

로봇공학 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 곧 우리의 일상 생활에 많은 영향을 미칠 것입니다. 그러나 로봇공학자들은 이러한 기술을 실현하기 위해 한 가지 큰 장애물을 극복해야 합니다. 즉, 로봇이 투명하고 반사되는 물체를 잡는 것이非常 어려운 것입니다. 예를 들어, 측정 컵이나 반짝이는 나이프를 잡는 것이 어렵습니다. 그러나 카네기 멜런 대학교(CMU)의 로봇공학자들은 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 기술을 개발했습니다.

연구팀은 복잡한 센서, 철저한 훈련, 또는 인간의 지시에 의존하지 않는 새로운 기술을 개발했습니다. 대신, 로봇이 물체를 잡는 작업을 수행하기 위해 색상 카메라를 사용했습니다.

이 연구는 이번 여름에 열리는 국제 로봇 및 자동화 회의에서 발표될 예정입니다.

깊이 카메라 vs 색상 카메라

데이비드 헬드(David Held)는 CMU의 로봇공학 연구소의 조교수입니다. 헬드에 따르면, 깊이 카메라는 물체의 모양을 결정하기 위해 적외선 빛을 비추는 것으로, 불투명한 물체를 식별하는 데 유용합니다. 그러나 투명한 물체나 반사되는 표면의 경우, 적외선 빛이 직접 통과하거나 산란되어 버리기 때문에 깊이 카메라는 정확한 모양을 계산할 수 없습니다. 따라서 투명하고 반사되는 물체의 경우, 깊이 카메라는 평면 또는 구멍이 있는 모양으로 나타납니다.

색상 카메라의 장점은 투명하고 반사되는 물체를 볼 수 있다는 것입니다. 이를 이용하여, CMU의 과학자들은 색상 카메라 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 색상에 따라 모양을 식별할 수 있습니다.

표준 카메라는 깊이 카메라와 같은 방식으로 모양을 측정할 수는 없습니다. 그러나 연구자들은 새로운 시스템을 훈련시켜 깊이 시스템을 모방하도록 했습니다. 이를 통해 로봇이 암시적으로 모양을 추론하고 특정 물체를 잡을 수 있게 되었습니다. 이를 위해, 불투명한 물체의 깊이 카메라 이미지와 동일한 물체의 색상 이미지들을 쌍으로 묶었습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=Gny7NfmqyOk&feature=emb_title

투명하고 반사되는 물체를 잡기

시스템이 성공적으로 훈련된 후, 투명하고 반사되는 물체에 대해 테스트했습니다. 로봇은 어려운 물체를 높은 성공률로 잡을 수 있었습니다. 이는 깊이 카메라에서 추출할 수 있는 정보와 함께 사용된 이미지 덕분입니다.

헬드는 시스템이 항상 완벽하게 작동하지는 않지만, 현재 उपलब한 다른 시스템보다 더 좋다고 말했습니다.

“우리는 때때로 실패하지만, 대부분의 경우에는 이전 시스템보다 훨씬 더 잘 작동했습니다.”라고 헬드는 말했습니다.

로봇공학 박사 과정 학생인 톰스 웅(Toms Weng)에 따르면, 시스템은 불투명한 물체를 잡는 데 더 효율적이지만, 투명하거나 반사되는 물체를 잡는 데에도 이전의 깊이 카메라 시스템보다 더 효율적입니다. 또한 시스템의 학습 기술이 매우 효과적이었기 때문에, 색상 시스템은 불투명한 물체를 잡는 데 깊이 카메라 시스템과 비슷한 수준으로 발전했습니다.

“우리의 시스템은 개별 투명하고 반사되는 물체를 잡을 뿐만 아니라,杂乱한 물체를 잡을 수도 있습니다.”라고 웅은 말했습니다.

이것은 로봇공학자들이 이 문제를 해결하려고 시도한 첫 번째 경우는 아닙니다. 이전의 접근 방식은 반복적으로 잡는 시도를 기반으로 시스템을 훈련시키거나, 인간의 레이블링을 사용하는 것이었습니다. 그러나 이러한 방법은 매우 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 방법입니다.

CMU의 로봇공학자들은 색상 이미지(RGB)와 깊이 이미지(D)를 모두 캡처할 수 있는 상업용 RGB-D 카메라를 사용했습니다.