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로봇 민첩성, 도약, 활용도가 급격하게 증가하고 있다. 개발속도는 놀라울 정도로 빠르다.

박민제 | 기사입력 2020/11/22 [13:01]

로봇 민첩성, 도약, 활용도가 급격하게 증가하고 있다. 개발속도는 놀라울 정도로 빠르다.

박민제 | 입력 : 2020/11/22 [13:01]

 

도약, 경계 및 그 이상 : 로봇 민첩성이 열광적인 속도로 발전하고 있다.

SRI International의 인공지능센터를 설립한 AI선구자 Charles Rosen이 세계최초의 범용 모바일 로봇의 이름을 지어 달라는 요청을 받았을 때 그는 잠시 생각한 후 다음과 같이 말했다. 모바일 로봇을 그냥 Shakey라고 부르 자.”라고 말했다.

이 아이디어의 일부 변형은 현대 로봇공학의 많은 역사에 널리퍼져 있다. 우리가 흔히 생각하는 로봇은 무신론자의 일요일 점심만큼이나 은총을 지닌 투박한 기계이다. 공상과학 영화조차도 로봇을 느리고 멈춘 걸음으로 걷는 부당한 창조물로 반복해서 상상해 왔다.

그 아이디어는 더 이상 현실과 일치하지 않는다.

최근 오레곤 주 다이나믹 로보틱스 연구소 (Dynamic Robotics Laboratory)의 연구원 그룹은 대학의 Cassie 로봇이다.

 

타조의 하지를 닮은 한 쌍의 걷는 로봇 다리를 스포츠 경기장으로 가져가 실험실의 최신 "이족 보행"을 시험해 보았다. ”알고리즘. 그곳에 도착하면 로봇은 속도를 늦추지 않고 각 유형의 동작사이를 원활하게 전환하면서 뛰고, 걷고, 구부리고, 질주했다. 

 

이것은 인상적인 데모였으며, 특히 약간의 딥러닝 기반 교육이 포함된 경우 현재 다리가 있는 로봇의 민첩성을 보여주는 데모였다.

OSU / Agility Robotics

“일반적으로 사람들이 로봇공학에 심층 강화학습을 적용 할 때, 그들은 참조 궤도를 밀접하게 모방한 신경망에 보상하는 보상 함수를 사용한다.” 라고 프로젝트 연구원 중 한 명인 Jonah Siekmann 은 Digital Trends에 말했다. “처음에 이 참조 궤적을 수집하는 것은 매우 어려울 수 있다. 일단 '달리기' 참조 궤적이 있으면 이를 사용하여 '건너뛰기' 동작 또는 '걷기' 동작을 학습 할 수 있는지 여부는 명확하지 않다. .”

OSU 작업에서 팀은 참조 궤적의 아이디어를 완전히 폐기하는 보상 패러다임을 만들었다. 대신 시간 덩어리를 "단계"로 분할하여 특정 단계 동안 특정 발이 바닥에 있는 로봇에 페널티를 주고 다른 지점에서는 그렇게 할 수 있도록한다. 그런 다음 신경망은 관절이 있어야하는 위치다, 각 관절에 얼마나 많은 토크를 적용해야하는지, 안정적이고 똑바로 유지하는 방법과 같은 "모든 어려운 요소"를 파악하여 이를 만드는 보상기반 설계 패러다임을 만든다. Cassie와 같은 로봇은 자연에서 발견되는 이족 보행에 대해 쉽게 배울 수 있다.

미래 예측

확실히 인상적인 업적이다. 그러나 그것은 또한 더 큰 질문을 불러 일으킨다. 로봇이 어떻게 그렇게 민첩해졌나? 일이 잘못 될 때 로봇이 무너지는 모습을 보여주는 온라인비디오는 여전히 많다.  로봇이있는 전체 경로가 인상적으로 부드러운 이동으로 향하고 있다는 것은 의심의 여지가 없다. 한때 로봇이 조랑말처럼 구부리거나 그림처럼 완벽한 운동루틴을 수행한다는 아이디어는 영화에서도 획기적이었을 것이다. 2020년에는 로봇이 거기에 도달하고 있다.

그러나 이러한 발전을 예측하는 것은 쉽지 않다. 로봇이 투박한 기계에서 원활한 작업자로 이동하는 경로를 쉽게 매핑 할 수있는 단순한 무어의 법칙 유형 관찰은 없다.

무어의 법칙은 1965년 인텔 엔지니어 고든 무어가 1~ 2년마다 집적회로에 압착 될 수있는 구성요소의 수가 두배가 될 것이라는 관찰을 말한다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

애니 보틱스

"무어의 법칙이 컴퓨팅파워의 추세를 놀랍도록 잘 예측했지만 다리가 있는 로봇의 추세를 예측하는 것은 수정 구슬을 바라 보는 것과 같다. " 이미 사용되고있는 다리가있는 로봇을 만드는 스위스회사 ANYbotics AG의 최고기술책임자 Christian Gehring 해상에너지플랫폼을 자율적으로 검사하는 것과 같은 작업을 위해 Digital Trends에 말했다. 본질적으로 다리가있는 로봇은 에너지 저장, 감지, 행동, 컴퓨팅, 네트워킹 및 지능과 같은 다양한 기술에 의존하는 고도로 통합된 시스템이다.”

오늘날의 로봇을 매우 강력하게 만드는 것은 서로 다른 기술이 함께 작동하는 이 융합의 발전이다. 또한 미래 개발로드맵이 진행되는 한 예측하기 어렵게 만든다. 로봇공학자가 원하는 종류의 로봇을 구축하려면 작고 가벼운 배터리, 감지 및 인식기능, 셀룰러 통신 등의 발전이 필요하다. 이 모든 것들은 딥러닝 AI와 같은 분야의 발전과 함께 협력하여 우리가 TV에서 보며 자란 투박한 공상과학 봇의 이미지를 영원히 추방 할 종류의 기계를 만들어야한다.

더 작고 저렴하며 더 좋다.

좋은 소식은 이제 그것이 가능하다는 것이다. 무어의 법칙이 소프트웨어 측면의 발전으로 이어지지 만 필수하드웨어 구성요소 점점 작아지고 있다. Gordon Moore의 공식만큼 깔끔하지는 않지만 일어나고 있다.

 6~ 8년 전 Atreus 과학시연자 [로봇]를 사용했지만 모터를 구동하는 전력 증폭기는 이 3 파운드 블록이었다. 그들은 컸다.” Agility Robotics 의 공동설립자 Jonathan Hurst앞서 언급한 Cassie로봇을 만든는 Digital Trends에 말했다.  “그 이후로 우리는 같은 양의 전류와 같은 양의 전압을 갖고 모터의 토크 출력을 매우 잘 제어 할 수있는 작은 증폭기를 갖게되었다. 그리고 그것들은 아주 작다. 높이가 1인치 x 2인치 x 0.5인치 정도이다. Cassie에 10 개가 있다. 그게 합산된다. 6인치 x 4인치 x 4인치의 3파운드 벽돌과 1인치 x 2인치의 2온스가 있다. 그것은 전력 전자와 같은 것들과 큰 차이를 만든다.”

 

 
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