새로운 기술

ANYmal이 시각적 인식과 촉각을 결합할 수 있도록 하는 기술은 완전히 새로운 것이다.

팀은 Marco Hutter가 이끌었고 연구는 Science Robotics 저널에 게재되었다.

“로봇은 직접적인 다리 접촉을 기반으로 환경에 대한 시각적 인식과 고유 감각(촉각)을 결합하는 방법을 배웠다. 이를 통해 거친 지형을 더 빠르고 효율적으로 그리고 무엇보다도 더 강력하게 처리할 수 있다.”라고 Hutter는 말한다.

팀은 로봇이 결국 인간에게 너무 위험하거나 다른 유형의 로봇이 기동할 수 없는 모든 곳에 배치될 수 있을 것이라고 말한다.

인간과 동물은 또한 환경에 대한 시각적 인식과 다리와 손의 촉각을 결합하여 거친 지형을 처리할 수 있다. 이전에 개발된 다리가 있는 로봇은 제한된 범위에서만 이 작업을 수행할 수 있었다. 

다카히로 미키(Takahiro Miki)는 박사 과정 학생이자 이 연구의 주저자이다.

"그 이유는 레이저 센서와 카메라에 의해 기록된 즉각적인 환경에 대한 정보가 종종 불완전하고 모호하기 때문이다."라고 Miki가 말했다.

"그래서 ANYmal과 같은 로봇은 환경의 시각적 인식을 신뢰하고 활발하게 전진할 때와 조심스럽게 작은 단계로 진행하는 것이 더 나을 때를 스스로 결정할 수 있어야 한다."라고 Miki가 말했다. "그리고 그것이 큰 도전이다."

신경망 훈련

이 새로운 기술에는 ANYmal이 처음으로 외부 및 고유수용성 인식을 결합할 수 있도록 하는 신경망 기반 컨트롤러가 포함된다. 과학자들은 먼저 가상 훈련 캠프에서 시스템을 수많은 장애물과 오류 소스에 노출시켰고, 이를 통해 네트워크는 장애물을 가장 좋은 방법으로 극복하는 방법을 배울 수 있었다. 또한 환경 데이터에 의존할 때와 무시할 때를 배웠다.

"이 훈련을 통해 로봇은 전에 본 적이 없는 가장 험난한 자연 지형을 마스터할 수 있다."라고 Hutter는 말한다.

로봇은 즉각적인 환경에 대한 센서 데이터가 모호하거나 모호한 경우에도 이 프로세스를 수행할 수 있다. 이를 통해 외부 감지의 속도 및 효율성과 고유수용성 감지의 안전성을 결합할 수 있다.