대부분의 네 발 로봇은 장애물에 부딪히면 균형을 되찾도록 훈련됩니다. 청소 로봇 개발을 위해 조지아 공과대학교(GIT) 인터랙티브 컴퓨팅 학부의 베트남 출신 박사과정생 조앤 트롱과 그녀의 두 동료 나오키 요코야마, 시마르 카리어는 로봇이 집에서 마주칠 수 있는 어수선한 물건을 넘을 수 있도록 훈련하고 있다고 Tech Xplore가 최근 보도했습니다.
(왼쪽부터) 네 발 로봇을 작업하는 나오키 요코야마, 조앤 트롱, 시마르 카리어
연구팀에 따르면, '맹목적' 동작 컨트롤러를 장착한 4족 로봇은 물체를 밟았을 때 넘어지지 않으려고 더 적극적으로 반응하는 경향이 있습니다.
연구팀은 새로운 접근법을 적용하여 로봇이 장애물을 넘을 수 있도록 실시간 영상을 제공하는데, 이는 내비게이션 정책과 이미지 기반 이동 정책을 결합한 것입니다. 이 접근법을 통해 로봇은 시뮬레이션된 혼잡한 환경에서 최대 72.6%의 성공률로 장애물을 넘을 수 있었습니다.
로봇은 스스로 학습하며 기존의 행동 패턴을 모방하지 않습니다. 연구진은 이 모델이 확장 가능하며 별도의 미세 조정 없이 즉시 적용할 수 있다고 밝혔습니다. 이 정책은 로봇이 한 장소에서 다른 장소로 이동할 때 물체를 피하고, 다리를 사용하여 물체를 넘도록 지시하며, 적절한 높이로 다리를 들어 올리는 방법도 포함합니다.
'로봇 개', 넘어지지 않고 길고 울퉁불퉁한 길 극복
연구팀에 따르면, 기존의 네 발 로봇은 전면 카메라를 통해서만 현실 세계를 볼 수 있으며 발 근처의 물체는 볼 수 없습니다. 연구팀은 네트워크에 메모리와 공간 인식 기능을 통합하여 로봇에게 언제, 어디로 장애물을 넘어야 하는지 정확하게 학습시켰습니다. 장애물이 너무 높으면 로봇은 장애물을 피해 이동할 수 있었습니다. "이 방법은 매우 효과적으로 방향을 탐색할 수 있었고, 로봇이 잘못된 방향으로 가더라도 후진하여 원래 위치로 돌아갈 수 있다는 것을 알게 되었습니다."라고 트롱은 말했습니다. 또한 연구팀은 로봇에게 장난감처럼 어떤 물체를 넘어야 하는지, 그리고 테이블이나 의자처럼 어떤 물체를 피해 이동해야 하는지를 학습시켰습니다.
이 팀의 연구 결과는 로봇이 진흙이나 바위가 많은 지형을 피하고 주인의 희망에 따라 경로를 선택하여 실제 실외 환경을 탐색하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
이 연구는 2022년 뉴질랜드에서 개최된 로봇 학습 컨퍼런스(Robotics Learning Conference)의 로봇 워크숍에서 1등을 수상했습니다. 이 연구는 5월 29일부터 6월 2일까지 영국 런던에서 개최되는 IEEE 국제 로봇 및 자동화 컨퍼런스(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에서 발표될 예정입니다.
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