로봇공학자, 반사 물체를 잡기 위한 새로운 기술 개발

로봇공학 분야는 빠르게 발전하고 있으며, 이 기술은 곧 우리의生活의 많은 측면,包括 주방에 적용될 것입니다. 그러나 이러한 유형의 응용 프로그램을 위해 로봇공학자들이 극복해야 할 특정 장애물이 있습니다. 로봇은 투명하고 반사되는 물체, 즉 측정 컵이나 반짝이는 나이프를 잡는 데 매우 어려움을 겪습니다. 그러나 카네기 멜런 대학교(Carnegie Mellon University, CMU)의 로봇공학자들이 이 문제를 해결하기 위한 새로운 기술을 개발함으로써 이러한 어려움은 사라지고 있습니다.

연구팀은 복잡한 센서, 철저한 훈련, 또는 인간의 지시에 의존하지 않는 새로운 기술을 통해 로봇이 이러한 물체를 잡을 수 있도록 가르치는 데 성공했다고 보고했습니다. 대신에, 로봇은 이러한 동작을 수행하기 위해 색상 카메라를 사용했습니다.

이 연구는 이번 여름에 개최되는 국제 로봇공학 및 자동화 가상 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.

깊이 카메라 vs 색상 카메라

데이비드 헬드(David Held)는 카네기 멜런 대학교의 로봇공학 연구소의 조교수입니다. 헬드에 따르면, 깊이 카메라는 물체의 모양을 결정하기 위해 적외선 빛을 비추는 것으로, 불투명한 물체를 식별하는 데 유용합니다. 그러나 투명한 물체 또는 반사되는 표면의 경우, 적외선 빛은 그대로 통과하거나 산란되어 깊이 카메라는 정확한 모양을 계산할 수 없습니다. 따라서 투명하고 반사되는 물체의 경우 결과는 평면 또는 구멍이 있는 모양으로 끝나게 됩니다.

색상 카메라의 장점은 투명하고 반사되는 물체를 볼 수 있다는 것입니다. 이를 이용하여, 카네기 멜런 대학교의 과학자들은 색상에 기반한 모양을 식별할 수 있는 색상 카메라 시스템을 만들었습니다.

표준 카메라는 깊이 카메라와 같은 방식으로 모양을 측정할 수는 없지만, 연구자들은 새로운 시스템을 깊이 시스템을 모방하도록 훈련시켰습니다. 이를 통해 시스템은 암시적으로 모양을 추론하고 특정 물체를 잡을 수 있었으며, 이를 위해 불투명한 물체의 깊이 카메라 이미지와 동일한 물체의 색상 이미지를 쌍으로 사용했습니다.

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투명하고 반짝이는 물체를 잡기

시스템이 성공적으로 훈련된 후, 투명하고 반짝이는 물체에 사용되었습니다. 로봇은 깊이 카메라에서 추출할 수 있는 모든 정보와 함께 이러한 이미지들을 사용하여 어려운 물체를 높은 성공률로 잡을 수 있었습니다.

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

“우리는 때때로 실패합니다,” 헬드는 말했습니다. “하지만 대부분의 경우에 시스템은 이전 시스템보다 투명하거나 반사되는 물체를 잡는 데 훨씬 더 좋은 성능을 보였습니다.”

로봇공학 박사 과정 학생인 톰스 웅(Toms Weng)에 따르면, 시스템은 여전히 불투명한 물체를 잡는 데 더 효율적이지만, 투명하거나 반사되는 물체를 잡는 데는 깊이 카메라 시스템보다 훨씬 더 효과적입니다. 시스템의 또 다른 장점은 훈련을 위한 학습 기술이 매우 효과적이었으며, 색상 시스템이 불투명한 물체를 잡는 데 깊이 카메라 시스템과 비교할 수 있는 수준에 도달했다는 것입니다.

“우리의 시스템은 개별적인 투명하고 반사되는 물체를 잡을 수 있을 뿐만 아니라,雑乱한 더미에서 그러한 물체를 잡을 수도 있습니다,” 웅은 말했습니다.

이것은 로봇공학자들이 이러한 도전을 극복하려고 시도한 첫 번째 경우는 아닙니다. 이전 접근 방식에는 완전히 반복된 시도를 기반으로 시스템을 훈련하는 것이 포함되어 있었으며, 이는 최대 80만 번의 시도가 필요할 수 있습니다. 또 다른 이전 옵션은 물체를 인간이 레이블링하는 것이었는데, 이는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 작업입니다.

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