스위스 산 등반하는 애니멀 로봇 VIDEO: Quadruped learns how to adapt to tough terra
스위스의 에첼산은 다리가 달린 로봇에 대한 도전으로 무르익고 있다. 미끄러운 땅, 높은 계단, 뿌리가 가득한 산책로 사이에 있는 1,080m의 산은 애니멀에게 완벽한 시험장이다. ANYmal은 ETH 취리히의 로보틱 시스템 연구소에 의해 만들어진 4족 로봇이다.
어려운 지형은 특히 로봇에게 도전의 대상이다. 그들은 자신들의 환경에 대한 시각적 인식과 그들 다리의 고유한 인식을 결합하기 위해 고군분투한다. 인간에게 이것은 우리가 생각할 필요도 없는 일이지만, 로봇은 제한된 방법으로만 이것을 할 수 있다.
로봇이 센서로 환경에 대해 수집하는 정보는 종종 불완전하거나 모호할 수 있다. 로봇은 키가 큰 풀, 얕은 웅덩이 또는 눈을 보고 그것이 극복할 수 없는 장애물이라고 결정할 수 있다. 그 대신에, 기상 조건이나 좋지 않은 조명으로 센서가 가려진다면 로봇은 그러한 장애물을 전혀 감지하지 못할 수도 있다.
"그래서 애니멀과 같은 로봇들은 언제 환경에 대한 시각적 인식을 신뢰하고 활기차게 앞으로 나아가야 하는지, 그리고 언제 조심스럽고 작은 걸음으로 진행하는 것이 더 좋을지 스스로 결정할 수 있어야 한다,"라고 이번 연구의 주요 저자인 타카히로 미키 박사는 말했다. "그리고 그것은 큰 도전이다."
새로운 제어 기술
Anymal이 환경을 빠르게 탐색할 수 있도록 돕기 위해, 팀은 신경망을 기반으로 ETH 스핀오프 ANYbotics에 의해 개발된 새로운 제어 기술을 사용했다. 이 컨트롤러 덕분에 Anymal은 시각적 지각을 고유 인식과 결합하는 방법을 배웠다. 이 팀은 ANYmal을 세상에 내놓기 전에 가상 훈련 캠프에서 ANYmal의 능력을 테스트했다.
에첼 산에서 ANYmal은 겨우 31분 만에 거의 120m(400피트)를 올라갔다. 마르코 후터 ETH 취리히 교수는 "이번 훈련으로 로봇은 가장 어려운 자연 지형을 한 번도 보지 않고도 정복할 수 있게 됐다"고 말했다.
Anymal은 시각적 인식 대신 자신의 인식에 더 의존해야 할 때 뿐만 아니라 수많은 장애물을 극복하는 방법을 배웠다. 이를 통해 ANYmal은 열악한 조명이나 날씨로 인해 지각이 왜곡될 때를 알 수 있으며, 대신 촉감으로 탐색할 수 있다.
황기철 콘페이퍼 에디터 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
How robots learn to hike
