새로운 연구에서 로봇이 장애물을 극복하는 방법을 배웠습니다.

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 않기 위해 더 적극적으로 반응하는 경향이 있습니다.

한편, 연구팀은 탐색 정책과 이미지 기반 이동 정책을 결합하여 로봇이 장애물을 넘는 생생한 이미지를 제공하는 새로운 접근 방식을 채택했습니다. 이러한 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 후진하여 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.

소스 링크: https://thanhnien.vn/nghien-cuu-moi-day-robot-vuot-chuong-ngai-vat-185230527204029629.htm