네 발로 걷는 로봇 대부분은 장애물에 부딪히면 균형을 되찾도록 훈련되어 있습니다. Tech Xplore의 최근 보도에 따르면, 조지아 공과대학(GIT) 대화형 컴퓨팅 스쿨의 베트남계 미국인 박사과정 학생인 조앤 트롱과 그녀의 두 동료인 나오키 요코야마, 시마르 카리어는 청소 로봇을 개발하기 위해 로봇이 집에서 마주칠 수 있는 지저분한 물건을 넘도록 훈련하고 있다고 합니다.
(왼쪽부터) 네 발 로봇을 작업하는 나오키 요코야마, 조앤 트롱, 시마르 카리르
연구팀에 따르면, '맹목적' 동작 컨트롤러를 장착한 4족 보행 로봇은 물체를 밟았을 때 넘어지지 않으려고 더 적극적으로 반응하는 경향이 있습니다.
한편, 연구팀은 탐색 정책과 이미지 기반 이동 정책을 결합하여 로봇이 장애물을 넘는 생생한 이미지를 제공하는 새로운 접근 방식을 채택했습니다. 이 접근 방식을 통해 로봇은 복잡한 시뮬레이션 환경에서도 장애물을 넘을 수 있었으며 성공률은 72.6%였습니다.
로봇은 스스로 학습할 수 있으며 기존의 행동 패턴을 모방하지 않습니다. 연구자들은 이 모델은 확장 가능하며 별다른 미세 조정 없이도 즉시 적용할 수 있다고 말합니다. 이러한 정책은 로봇이 장소를 이동할 때 물체를 피하는 방법과 다리를 사용하여 물체를 넘는 방법, 적절한 높이로 다리를 들어 올리는 방법을 지시합니다.
'로봇견', 넘어지지 않고 울퉁불퉁한 긴 도로 극복
연구팀에 따르면, 기존의 4족 로봇은 전면에 있는 카메라를 통해서만 실제 세계의 이미지를 볼 수 있으며, 발 근처의 물체는 볼 수 없습니다. 연구팀은 로봇에게 장애물을 언제, 어디로 넘어야 하는지 정확히 가르치기 위해 메모리와 공간 인식 기능을 네트워크에 통합했습니다. 물체가 너무 높으면 로봇이 물체를 돌아갈 수 있습니다. Truong은 "우리는 이 방법이 매우 잘 탐색한다는 것을 발견했고, 로봇이 잘못된 방향으로 가더라도 후퇴하여 원래 위치로 돌아갈 수 있다는 것을 알고 있습니다."라고 말했습니다. 또한 연구팀은 로봇에게 장난감과 같이 어떤 물체를 넘어야 하는지, 그리고 테이블과 의자와 같이 어떤 물체 주변을 돌아야 하는지 가르쳤습니다.
이 팀의 연구 결과는 로봇이 진흙이나 바위가 많은 지형을 피하고 주인의 의사에 따라 경로를 선택하여 실제 야외 환경을 탐색하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
이 연구는 2022년 뉴질랜드 로봇 컨퍼런스의 로봇 워크숍에서 1등상을 수상했습니다. 이 연구는 5월 29일부터 6월 2일까지 영국 런던에서 열리는 전기전자공학회(IEEE-USA)의 로봇 및 자동화 국제 학술대회에서 발표될 예정이다.
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