사이언스 데일리(Science Daily): 저비용 로봇은 모든 과제를 극복할 수 있습니다

US ScienceDaily 웹사이트의 보고서에 따르면 카네기 멜론 대학교 컴퓨터 공학부와 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 연구원들이 공동으로 혁신적인 로봇 시스템을 개발했습니다. 시스템의 로봇은 높은 계단 오르기, 울퉁불퉁하고 미끄럽고 가파르고 다양한 지형 횡단, 어두운 환경에서의 작동 등 다양한 장애물을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 복잡한 환경에서 로봇을 적용할 수 있는 더 넓은 가능성을 제공합니다. 이번 연구 결과는 향후 탐사, 수색구조, 구조임무에 강력한 뒷받침이 될 것으로 기대된다.

로봇은 공원의 울퉁불퉁한 계단과 언덕에서 엄격한 테스트를 거쳤습니다. 팀은 로봇이 디딤돌과 미끄러운 표면을 가로질러 걷게 하고 인간이 뛰어오르는 것과 유사한 계단만큼 높은 장애물을 오르도록 요청했습니다. 비전과 소형 온보드 컴퓨터를 활용하여 로봇은 이러한 지형의 과제에 빠르게 적응하고 성공적으로 완료할 수 있었습니다.

연구원들은 4,000개의 복제 로봇이 포함된 시뮬레이터를 사용하여 로봇을 훈련시켰습니다. 로봇은 시뮬레이터에서 훈련을 받았으며 까다로운 지형에서 걷고 오르는 법을 배웠습니다. 기존 방법과 달리 이 시뮬레이터는 훈련 중에 로봇이 학습한 운동 기술을 신경망에 저장할 수 있습니다. 그런 다음 연구원들은 이러한 경험적 기술을 실제 로봇에 복제하여 로봇이 빠르게 경험을 얻을 수 있도록 했습니다. 이 방법은 로봇이 다양하고 복잡한 환경에 더 잘 적응하고 이동 능력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

대부분의 로봇 시스템은 카메라를 사용하여 환경 지도를 만들고 행동을 계획합니다. 하지만 이 과정은 느리고 부정확하여 로봇이 어색하게 움직이게 됩니다.

새로운 로봇 시스템에는 더 이상 매핑 및 계획 단계가 필요하지 않으며 시각적 입력과 로봇 제어를 직접 결합하여 로봇이 본 내용에 따라 이동 방법을 결정할 수 있습니다. 시스템은 다리를 움직이는 방법에 대한 명시적인 지침조차 필요하지 않으며 로봇은 신속하게 반응하고 현재 지형을 성공적으로 횡단할 수 있습니다.

매핑이나 계획이 필요 없고 기계 학습의 도움으로 동작을 훈련하기 때문에 로봇은 생산 비용이 저렴하며 기존 로봇보다 최소 25배 저렴합니다.

로봇공학연구소 디팍 파탁(Deepak Pathak) 조교수는 "작은 로봇이 계단을 오르고 다양한 환경을 처리할 수 있도록 하는 것은 사람들의 가정과 수색 및 구조 작업에 사용할 수 있는 로봇을 개발하는 데 매우 중요합니다. 새로운 로봇 시스템은 많은 일상 작업을 수행할 수 있는 강력하고 적응 가능한 로봇”

원본 링크: https://www.sciencedaily.com/releases/2022/11/221116150653.htm

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