바삭함을 유지하는 양팔 로봇. 이미지: 린이지옹
브리스톨 대학의 과학자들이 설계하고 브리스톨 로봇 공학 연구소에 기반을 둔 새로운 Bi-Contact 시스템을 사용하면 로봇이 디지털 보조원으로부터 수행할 작업을 감지하여 수동 작업을 수행할 수 있습니다.
IEEE Robotics and Automation Letters에 발표된 연구 결과는 AI 에이전트가 촉각 및 고유 감각 피드백을 통해 환경을 해석한 다음 로봇의 동작을 제어하여 로봇 작업을 수행하기 위해 물체의 정확한 감지, 원활한 상호 작용 및 조작을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다.
이러한 발전은 과일 따기, 가사 서비스, 그리고 궁극적으로 의족의 접촉 재현과 같은 산업에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
수석 저자인 공학부의 Yijiong Lin은 다음과 같이 설명했습니다. “우리의 Bi-Contact 시스템을 사용하면 가상 세계에서 AI 에이전트를 몇 시간 만에 쉽게 훈련시켜 터치 적응형 양손 작업을 수행할 수 있습니다. 더 중요한 것은 추가 교육 없이 이러한 가상 세계 에이전트를 현실 세계에 직접 적용할 수 있다는 것입니다.
“양손 촉각 에이전트는 예상치 못한 방해 상황에서도 작업을 해결하고 섬세한 물체를 부드럽게 조작할 수 있습니다.”
촉각 피드백을 통한 이중 수동 조작은 로봇의 인간 수준 민첩성의 핵심입니다. 그러나 이 주제는 상대적으로 큰 상태-작업 공간이 있는 작업에 효과적인 컨트롤러를 설계하는 복잡성과 함께 적합한 하드웨어의 가용성으로 인해 단일 암 구성보다 덜 탐구됩니다. 연구팀은 최근 인공지능과 로봇 터치 감지 기술의 발전을 활용해 양팔 터치 로봇 시스템을 개발할 수 있었습니다.
연구진은 터치 센서가 장착된 두 개의 로봇 팔이 포함된 가상 세계(시뮬레이션)를 구축했습니다. 그런 다음 로봇 에이전트가 양손 작업을 수행하는 방법을 배우도록 장려할 수 있는 보상 기능과 목표 업데이트 메커니즘을 설계하고 에이전트를 직접 적용할 수 있는 실제 양팔 촉각 로봇 시스템을 개발했습니다.
로봇은 로봇 학습 분야의 가장 발전된 기술 중 하나인 Deep-RL(Deep Reinforcement Studying)을 통해 양손 기술을 학습합니다. 보상과 처벌을 통해 개를 훈련시키는 것과 유사하게 시행착오를 통해 학습함으로써 로봇이 일을 하도록 가르치도록 설계되었습니다.
로봇 조작의 경우 로봇은 지정된 작업을 수행하기 위해 다양한 동작을 시도하여 결정을 내리는 방법을 배웁니다. 예를 들어 물체를 떨어뜨리거나 깨지지 않고 집는 것입니다. 성공하면 보상을 받고, 실패하면 하지 말아야 할 일을 배우게 됩니다. 시간이 지남에 따라 이러한 보상과 처벌을 사용하여 물건을 잡는 가장 좋은 방법을 발견하게 됩니다. AI 에이전트는 시각 장애가 있으며 고유 감각 피드백(움직임, 동작 및 위치를 감지하는 신체의 능력)과 촉각 피드백에만 의존합니다.
그들은 양팔 로봇이 프링글 감자 한 개만큼 부서지기 쉬운 물건을 성공적으로 안전하게 들어올릴 수 있었습니다.
공동 저자인 Nathan Lepora 교수는 다음과 같이 덧붙였습니다. “우리의 Bi-Contact 시스템은 현실 세계에 직접 적용할 수 있는 시뮬레이션에서 터치를 통해 양손 동작을 학습하기 위한 저렴한 소프트웨어 및 하드웨어를 갖춘 유망한 접근 방식을 보여줍니다. 우리가 개발한 이중 팔 터치 로봇 시뮬레이션을 통해 코드가 오픈 소스가 되어 다른 다운스트림 작업을 개발하는 데 이상적이기 때문에 더 다양한 작업에 대한 추가 연구가 가능합니다.”
Yijiong은 다음과 같이 결론을 내렸습니다. “우리의 Bi-Contact 시스템을 사용하면 양팔 터치 로봇이 시뮬레이션을 통해 깊이 학습하고 현실 세계에서 다양한 조작 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다.
“이제 우리는 가상 세계에서 AI 에이전트를 몇 시간 만에 쉽게 훈련시켜 터치에 적합한 양손 작업을 수행할 수 있습니다.”
PAPER – Bi-Contact: 시뮬레이션에서 실제까지의 심층 강화 학습을 통한 양손 촉각 조작. Yijiong Lin, Alex Church, Max Yang, Haoran Li, John Lloyd, Dandan Zhang, Nathan F. Lepora. IEEE 로봇공학 및 자동화 서신, Vol. 8, 아니. 9, 페이지. 5472-5479, 2023년 9월, doi: 10.1109/LRA.2023.3295991.
브리스톨 대학교는 영국에서 가장 인기 있고 성공적인 대학 중 하나입니다.
