모바일 로봇은 “다다익선” 통신 원리 덕분에 이점을 얻습니다.

모바일 로봇의 이점을 얻으려면 다리가 많아야 합니다. 조지아 공과대학

Baxi Chong(조지아공과대학 물리학대학 박사후 연구원)

동료들과 저는 주변 환경에 대한 인식이 최소화된 로봇에 다리를 추가하면 어려운 지형에서도 로봇이 더 효과적으로 작동하는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 발견했습니다.

우리는 멀리서 신호를 전송하는 방법에 관한 수학자이자 엔지니어인 Claude Shannon의 통신 이론에서 영감을 받았습니다. 완벽한 케이블을 구축하기 위해 막대한 비용을 지출하는 대신 Shannon은 중복성을 사용하여 시끄러운 통신 채널을 통해 정보를 안정적으로 전송하는 것만으로도 충분하다는 것을 보여주었습니다. 로봇을 이용한 화물 운송에도 같은 일이 가능하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. 즉, 쓰러진 나무나 큰 바위와 같은 “시끄러운” 지형 위로 합리적인 시간 내에 화물을 운송하려면 화물을 운반하는 로봇에 다리를 추가하고 센서나 카메라 없이 이를 수행할 수 있을까요? 로봇에서?

대부분의 모바일 로봇은 관성 센서를 사용하여 공간에서 어떻게 움직이는지 학습합니다. 우리의 핵심 아이디어는 관성을 잊어버리고 반복적으로 단계를 밟는 단순한 기능으로 대체하는 것입니다. 이를 통해 우리의 이론적 분석은 추가 감지나 제어 없이 신뢰할 수 있고 예측 가능한 로봇 운동(따라서 화물 운송)에 대한 우리의 가설을 확인합니다.

우리의 가설을 검증하기 위해 우리는 지네에서 영감을 받아 로봇을 만들었습니다. 우리는 다리를 더 많이 추가할수록 추가 감지 또는 제어 기술 없이도 로봇이 고르지 않은 표면을 더 잘 이동할 수 있다는 것을 발견했습니다. 구체적으로 우리는 일관되지 않은 자연 환경을 모방하기 위해 지형을 구축하는 일련의 실험을 수행했습니다. 우리는 6개의 다리부터 시작해 총 16개의 다리에 도달하면서 점차적으로 다리 수를 2개씩 늘려 로봇의 운동 성능을 평가했습니다.

거친 지형을 탐색하는 것은 적어도 다리가 충분하다면 한 번에 한 걸음씩 내딛는 것만큼 간단할 수 있습니다.

다리 수가 증가함에 따라 센서가 없는 경우에도 로봇이 지형을 횡단할 때 더 큰 민첩성을 보이는 것을 관찰했습니다. 성능을 더 잘 평가하기 위해 실제 지형에서 실외 테스트를 수행하여 보다 현실적인 조건에서 성능을 평가했습니다. 농업, 우주 탐사, 수색 및 구조에 다리가 많은 로봇을 사용할 가능성이 있습니다.

중요하기 때문에

사물(식품, 연료, 건축자재, 의료용품)의 운송은 현대 사회에 필수적이며, 효율적인 상품 교환은 상업 활동의 초석입니다. 수세기 동안 육로로 자재를 운송하려면 도로와 선로 건설이 필요했습니다. 그러나 도로와 산책로를 모든 곳에서 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 산악지대와 같은 장소에서는 화물의 접근이 제한되어 왔습니다. 로봇은 이러한 지역에서 페이로드를 운반하는 방법이 될 수 있습니다.

이 분야에서는 어떤 다른 연구가 진행되고 있나요?

다른 연구자들은 최근 몇 년 동안 점점 더 민첩해지는 휴머노이드 로봇과 로봇 개를 개발해 왔습니다. 이 로봇은 정밀한 센서를 사용하여 자신의 현재 위치와 앞에 무엇이 있는지 파악한 다음 탐색 방법을 결정합니다.

그러나 환경 인식에 대한 의존도가 높기 때문에 예측할 수 없는 환경에서는 한계가 있습니다. 예를 들어 수색 및 구조 작업에서 센서가 손상될 수 있고 환경이 바뀔 수 있습니다.

무엇 향후 계획

동료들과 저는 연구에서 귀중한 통찰력을 추출하여 농업 분야에 적용했습니다. 우리는 이 로봇을 이용해 농지의 잡초를 효율적으로 뽑는 회사를 설립했습니다. 우리는 이 기술을 지속적으로 발전시키면서 로봇의 디자인과 기능을 완벽하게 만드는 데 중점을 두고 있습니다.

우리는 지네 로봇 구조의 기능적 측면을 이해하는 한편, 외부 센서에 의존하지 않고 이동에 필요한 최적의 다리 수를 결정하는 데 지속적인 노력을 기울이고 있습니다. 우리의 목표는 수익성과 시스템의 이점 보존 사이의 균형을 달성하는 것입니다. 우리는 현재 이러한 로봇이 효과적이기 위한 최소 다리 수는 12개라는 것을 보여 주었지만, 이상적인 수가 무엇인지 여전히 연구 중입니다.

연구 개요(Analysis Transient)는 흥미로운 학술 논문의 짧은 버전입니다.

저자는 NSF-Simons Southeast Heart for Arithmetic and Biology(Simons Basis SFARI 594594), Georgia Analysis Alliance(GRA.VL22.B12), Military Analysis Workplace(ARO) MURI 프로그램, Workplace Grant of Military Analysis W911NF-11로부터 자금 지원을 받았습니다. – 1-0514 및 Dunn Household 교수직.

저자와 그의 동료들은 이 기사에서 다루는 연구와 관련된 특허 출원을 하나 이상 진행 중입니다.

저자와 그의 동료들은 이 작업을 부분적으로 기반으로 새로운 회사인 Floor Management Robotics, Inc.를 설립했습니다.

이 기사는 크리에이티브 커먼즈 라이센스에 따라 The Conversation에서 재출판되었습니다. 원본 기사를 읽어보세요.