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[가정용 로봇] 최근 인공지능과 로봇공학 기술의 발달로 다양한 집안일을 처리할 수 있는 가정용 로봇의 개발 및 마케팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 증가하는 관심에도 불구하고 잠재 고객은 해당 로봇이 시장에 출시될 때까지 잠시 기다려야 할 수 있다. 가까운 장래에 그러한 장치의 많은 다른 유형이 개발될 것이다. 하지만 범용 가정용 로봇은 아직 멀었다.

https://singularityhub.com/2022/09/18/why-household-robots-like-rosie-from-the-jetsons-are-still-out-of-reach/

JM Kim | 기사입력 2022/09/20 [00:00]

[가정용 로봇] 최근 인공지능과 로봇공학 기술의 발달로 다양한 집안일을 처리할 수 있는 가정용 로봇의 개발 및 마케팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 증가하는 관심에도 불구하고 잠재 고객은 해당 로봇이 시장에 출시될 때까지 잠시 기다려야 할 수 있다. 가까운 장래에 그러한 장치의 많은 다른 유형이 개발될 것이다. 하지만 범용 가정용 로봇은 아직 멀었다.

https://singularityhub.com/2022/09/18/why-household-robots-like-rosie-from-the-jetsons-are-still-out-of-reach/

JM Kim | 입력 : 2022/09/20 [00:00]

 

일론 머스크(Elon Musk) CEO에 따르면 Tesla는 식사를 요리하고 노인을 돕는 데 사용할 수 있는 휴머노이드 로봇을 만들고 있다. 아마존은 최근 저명한 로봇 청소기 제조업체인 아이로봇(iRobot)을 인수했으며, 로봇 공학 기술을 소비자 시장으로 확장하기 위해 아마존 로보틱스 프로그램을 통해 이 기술에 막대한 투자를 하고 있다. 2022 5, 파워 진공 청소기로 유명한 회사인 다이슨은 주거 공간에서 일상적인 가사 작업을 수행하는 가정용 로봇 개발에 전념하는 영국 최대 로봇 공학 센터를 건설할 계획이라고 발표했다.

 

증가하는 관심에도 불구하고 잠재 고객은 해당 로봇이 시장에 출시될 때까지 잠시 기다려야 할 수 있다. 스마트 온도 조절기 및 보안 시스템과 같은 장치는 오늘날 가정에서 널리 사용되지만 가정용 로봇의 상업적 사용은 아직 초기 단계에 있다.

 

로봇 공학 연구원으로서 나는 가정용 로봇이 스마트 디지털 장치나 산업용 로봇보다 제작하기가 훨씬 더 어렵다는 것을 직접 안다.

 

 

개체 다루기

 

디지털 장치와 로봇 장치의 주요 차이점 중 하나는 가정용 로봇이 작업을 수행하기 위해 물리적 접촉을 통해 물체를 조작해야 한다는 것이다. 접시를 들고 의자를 옮기고 더러운 빨래를 집어 세탁기에 넣어야 한다. 이러한 작업을 수행하려면 로봇이 깨지기 쉽고 부드러우며 때로는 불규칙한 모양의 무거운 물체를 다룰 수 있어야 한다.

 

최첨단 AI 및 머신러닝 알고리즘은 시뮬레이션된 환경에서 잘 수행된다. 그러나 현실 세계의 물체와 접촉하면 종종 문제가 발생한다. 이것은 신체 접촉이 종종 모델링하기 어렵고 제어하기가 더 어렵기 때문에 발생한다. 인간은 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있지만 가정용 로봇이 물체를 다룰 수 있는 인간 수준의 능력에 도달하기 위해서는 상당한 기술적 장애물이 존재한다.

 

로봇은 물체를 조작하는 두 가지 측면, 즉 제어와 감지에 어려움을 겪는다. 조립 라인에 있는 것과 같은 많은 픽 앤 플레이스 로봇 매니퓰레이터에는 특정 부품을 잡고 운반하는 것과 같은 특정 작업 전용인 간단한 그리퍼 또는 특수 도구가 장착되어 있다. 그들은 종종 불규칙한 모양이나 탄성 재료로 물체를 조작하는 데 어려움을 겪는다. 특히 인간에게 자연스럽게 부여되는 효율적인 힘 또는 촉각 피드백이 부족하기 때문이다. 유연한 손가락으로 범용 로봇 손을 만드는 것은 여전히 기술적으로 어렵고 비용이 많이 든다.

 

기존 로봇 조작기가 정확하게 작동하려면 안정적인 플랫폼이 필요하지만 특히 다양한 표면에서 움직이는 플랫폼과 함께 사용할 때 정확도가 상당히 떨어진다. 모바일 로봇에서 운동과 조작을 조정하는 것은 로봇 공학 커뮤니티에서 해결해야 하는 공개된 문제이며 광범위한 기능을 갖춘 가정용 로봇이 시장에 출시되기 전에 해결해야 한다.

 

정교한 로봇 주방은 이미 시장에 나와 있다(아래). 그러나 고도로 구조화된 환경에서 작동한다. , 조리기구, 식품 용기, 가전 제품과 같이 상호 작용하는 모든 개체가 예상되는 위치에 있으며 방해가 되는 성가신 사람이 없다.

 

 

그들은 구조를 좋아한다

 

조립 라인이나 창고에서는 환경과 작업 순서가 엄격하게 구성된다. 이를 통해 엔지니어는 로봇의 움직임을 사전 프로그래밍하거나 QR 코드와 같은 간단한 방법을 사용하여 물체 또는 대상 위치를 찾을 수 있다. 그러나 가정 용품은 종종 정리되지 않고 무작위로 배치된다.

 

가정용 로봇은 작업 공간에서 많은 불확실성을 처리해야 한다. 로봇은 먼저 여러 항목 중에서 대상 항목을 찾고 식별해야 한다. 종종 항목에 도달하고 주어진 작업을 수행하기 위해 작업 공간의 다른 장애물을 치우거나 피해야 한다. 이를 위해서는 로봇이 뛰어난 인식 시스템, 효율적인 탐색 기술, 강력하고 정확한 조작 능력을 갖추어야 한다.

 

예를 들어, 로봇 청소기 사용자는 가장 좋은 로봇 청소기라도 스스로 청소할 수 없기 때문에 모든 작은 가구와 케이블과 같은 기타 장애물을 바닥에서 제거해야 한다는 것을 알고 있다더 어려운 점은 로봇이 사람과 애완동물이 가까운 거리에서 걸을 때 움직이는 장애물이 있는 곳에서 작동해야 한다는 것이다.

 

단순함 유지

 

인간에게는 간단해 보이지만 많은 가사 작업은 로봇에게 너무 복잡하다. 산업용 로봇은 로봇 동작을 사전 프로그래밍할 수 있는 반복 작업에 탁월하다. 그러나 가사 작업은 상황에 따라 고유한 경우가 많으며 로봇이 작업을 수행하기 위해 끊임없이 결정을 내리고 경로를 변경해야 하는 놀라움으로 가득 차 있을 수 있다.

 

요리나 설거지를 생각해보라. 몇 분 동안 요리하는 동안 소테 팬, 주걱, 스토브 손잡이, 냉장고 문 손잡이, 계란 및 식용유 한 병을 움켜 잡을 수 있다. 팬을 씻으려면 일반적으로 한 손으로 팬을 잡고 다른 손으로 문질러 움직여서 조리된 음식 잔여물을 모두 제거한 다음 모든 비누를 헹구어야 한다.

 

최근 몇 년 동안 기계 학습을 사용하여 로봇이 다른 물체를 선택하고 배치할 때 지능적인 결정을 내리도록 훈련하는 데 상당한 발전이 있었다. 그러나 최고의 학습 알고리즘이라 할지라도 모든 종류의 주방 도구와 가전 제품을 마스터하도록 로봇을 훈련시킬 수 있다는 것은 또 다른 수준의 어려움이 될 것이다.

 

사람들의 집에는 종종 계단, 좁은 통로 및 높은 선반이 있다는 것은 말할 것도 없다. 이러한 접근하기 어려운 공간은 바퀴나 네 개의 다리를 사용하는 경향이 있는 오늘날의 모바일 로봇의 사용을 제한한다. 인간이 스스로 구축하고 구성하는 환경과 더 밀접하게 일치하는 인간형 로봇은 아직 실험실 환경 밖에서 안정적으로 사용되지 않았다.

 

작업 복잡성에 대한 해결책은 로봇 청소기나 주방 로봇과 같은 특수 목적 로봇을 만드는 것이다. 가까운 장래에 그러한 장치의 많은 다른 유형이 개발될 것이다. 하지만 범용 가정용 로봇은 아직 멀었다고 생각한다.

 

이미지 출처: 다이슨

 

 
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