Virginia Tech 연구원들은 로봇에게 생체 영감을 받은 보행을 제공하는 것을 목표로 합니다

2년 전 Kaveh Hamed는 아들 Nikaan이 스스로 첫 걸음을 내딛는 것을 보았습니다. 그는 아기가 앞으로 걸어갈 때 Nikaan의 한 살짜리 몸이 흔들리는 다리로 비틀거리는 것을 보았습니다.

그리고 그는 Nikaan의 진행 상황을 보았습니다. 그는 배를 기어 다니던 것에서 흔들리고 서 있는 것, 첫 번째 걷기, 두 발로 바닥을 가로질러 이륙하는 것까지 나아갔습니다.

이러한 기억으로 인해 하임은 자신의 개 텔리가 달리는 것을 볼 때와 마찬가지로 수학에 대해 생각하게 됩니다. 그녀가 자신에게 묶인 것을 보고 트로트로 전환하는 것을 보고 그는 로봇에게 그녀의 민첩성을 어떻게 부여할 수 있을지 다시 궁금해지기 시작합니다.

Hamed는 10년 이상 동안 다리가 있는 로봇이 사람과 동물처럼 걷고 달릴 수 있도록 하는 제어 알고리즘을 개발했습니다.

움직이는 Nikaan과 Telli를 보면 배울 것이 너무 많다는 것을 상기시킵니다. Hamed는 "단순한 문제인 것 같습니다. “우리는 매일 이런 일을 합니다. 걷고, 뛰고, 계단을 오르고, 틈을 뛰어 넘습니다. 하지만 그것을 수학과 로봇으로 번역하는 것은 어려운 일입니다.”

Hamed는 작년에 공과 대학 기계 공학과 조교수와 Hybrid Dynamic Systems and Robot Locomotion Lab 소장으로 버지니아 공대에 합류했습니다.

그 이후로 그와 그의 연구팀은 학과 내 및 전국의 다른 대학의 공동 작업자와 함께 로봇에서 생체 영감을 받은 운동을 향상시키기 위해 노력했습니다.

그들은 현재 국립 과학 재단(National Science Foundation)에서 자금을 지원하는 4개의 프로젝트를 진행 중이며, 모두 인간이나 동물에서 영감을 얻고 소프트웨어 개발에 중점을 두고 있습니다.

그들의 프로젝트 중 하나는 전동 의족의 탄력 있는 운동에 이족 보행(양발) 운동의 적용을 조사하는 것입니다.

Hamed의 연구팀은 Gregg의 전동 의족 모델을 위한 분산 제어 알고리즘을 개발하기 위해 University of Michigan의 전기 공학 및 컴퓨터 과학 부교수인 Robert Gregg와 협력하고 있습니다.

팀의 현재 프로젝트 중 3개는 4족 보행(4족) 로봇과 센서, 제어 알고리즘 및 인공 지능을 결합하여 로봇 개의 민첩성, 안정성 및 민첩성을 향상시키고 주변 환경에 대한 반응성을 향상시키는 것입니다. 서로.

Hamed는 매년 더 많은 다리 달린 로봇이 만들어지고 있지만 로봇이 두 다리 또는 네 다리로 된 영감의 원천의 민첩성을 따라잡기까지는 갈 길이 멀다고 말했습니다.

"우리는 개, 치타, 퓨마와 같은 동물의 움직임에서 볼 수 있는 민첩성을 현재 로봇, 심지어 최첨단 로봇이 밀접하게 추구할 수 없다고 믿습니다."라고 그는 말했습니다. 피>

"로봇 기술은 빠르게 발전하고 있지만 로봇에서 보는 것과 생물학적 대응물에서 보는 것 사이에는 여전히 근본적인 격차가 있습니다."

네 발 달린 친구에게서 영감 얻기

Hamed는 로봇 개를 사용한 작업에서 동물 운동의 민첩성과 안정성을 강조하는 고급 지능형 제어 알고리즘을 개발하여 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.

고급 피드백 제어 알고리즘 및 수학적 최적화 기술과 센서 사용을 통합한 그의 접근 방식은 동물의 기본 생물학에서 작동합니다.

예를 들어 척추동물의 균형 조절은 주로 척수에서 발생하며, 여기에서 진동 뉴런은 리드미컬한 동작을 생성하기 위해 서로 통신합니다.

하메드는 다리가 있는 동물과 인간이 눈을 감고도 걸을 수 있는 자연스러운 기능이라고 설명했습니다.

그러나 계단이나 바위와 같은 더 복잡한 환경을 탐색하려면 인간과 동물 모두 시각이 필요하고 우리가 보는 것을 해석하는 뇌가 필요합니다.

Hamed의 연구팀은 센서와 강력한 제어 알고리즘을 사용하여 로봇 개 사이에서 유사한 효과를 생성합니다.

그들은 인코더(관절에 부착된 센서)를 사용하여 서로에 대한 위치를 읽을 뿐만 아니라 관성 측정 장치(지면에 대한 로봇 몸체의 방향을 측정하는 센서)를 사용하여 척추동물에게 자연스럽게 나타나는 균형과 모션 제어를 더 많이 만듭니다.

팀은 또한 머신 비전을 활용하기 위해 카메라와 레이저 기술의 한 형태인 Lidar를 부착하여 각 로봇이 장애물과의 접촉 또는 회피를 더 잘 알릴 수 있는 머신 비전을 사용합니다.

Hamed의 팀은 다리가 있는 로봇을 전문으로 생산하는 회사인 Ghost Robotics에서 제작한 3개의 로봇 개에 이러한 센서를 장착하고 이 센서를 사용하여 새로 개발된 지능적이고 강력한 제어 알고리즘을 테스트했습니다.

로봇이 자신의 동작과 환경에 대한 측정값을 읽은 후 그에 따라 행동하도록 하는 것이 아이디어입니다. 온보드 컴퓨터는 로봇이 A 지점에서 B 지점으로 스스로를 조종하는 데 사용해야 하는 강력한 제어 작업을 계산합니다.

지금까지 연구원들은 실제 동물의 걸음걸이를 모방한 여러 가지 다른 걸음걸이를 시뮬레이션하고 테스트하기 시작했습니다.

로봇 개는 민첩성, 균형 및 속도로 더 날카로운 각도로 더듬거리고, 트로트하고, 달리기 시작했습니다.

팀은 또한 실제 환경에서 로봇의 실시간 의사 결정을 개선하기 위해 제어 알고리즘에 인공 지능을 통합하는 방법을 모색하고 있습니다.

Virginia Tech 및 그 외의 파트너와 협력

Hamed는 인공 지능 및 안전에 중요한 제어 알고리즘과 같은 새로운 개념을 채택하기 위해 협업에 의존합니다.

그의 두 프로젝트에서 그는 Caltech의 기계 및 토목 공학 교수인 Aaron Ames와 협력했습니다.

그들은 함께 복잡한 환경에서 4족 보행 및 2족 보행 로봇의 민첩한 이동을 가능하게 하는 안전하고 강력한 차세대 지능형 제어 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다.

그들은 또한 다리가 있는 로봇이 협업 작업에서 모션을 조정할 수 있도록 하는 분산 피드백 제어 알고리즘을 만들어 다리가 있는 로봇 떼로 이 작업을 구축하는 것을 목표로 합니다.

최근 버지니아 공대의 기계 공학 교수인 Alex Leonessa는 Ames 및 Hamed와 함께 로봇 안내견과 인간의 협력 이동을 위한 분산 제어 알고리즘 사용을 조정하는 프로젝트에 참여했습니다.

Hamam은 “저는 협업을 통해 배웁니다. “그것이 우리가 지식을 발전시키기 위해 하고 있는 일입니다. 유명한 회사들이 지금 놀라운 일을 하고 있지만 그들이 하는 일을 볼 수는 없습니다.

“우리는 과학과 수학에서 배우고 발견한 것을 공유하고 싶습니다. 출판하면서 우리는 다른 대학들에게 이렇게 말할 수 있습니다. '이것이 우리가 사용하는 알고리즘입니다. 어떻게 확장할 수 있습니까?'”

Hamed는 이동성, 보조 기능 및 이 둘의 조합 측면에서 이러한 개선 사항의 잠재적인 이점과 실제 적용을 보고 있습니다.

지구 풍경의 절반 이상이 바퀴 달린 차량이 접근할 수 없는 것으로 표시된 상태에서 민첩한 다리가 있는 로봇은 산이나 숲과 같은 거칠고 가파른 지형을 더 잘 탐색할 수 있습니다.

가정과 사무실에서 지면은 평평하고 대부분 예측 가능하지만 로봇의 한계는 이족보행자를 위해 설계된 사다리와 계단에서 여전히 형태를 띠고 있습니다.

Hamed는 로봇이 거동이 불편한 사람들을 돕고 그들과 함께 살기 위해 사용되는 경우 동일한 조건을 처리할 수 있도록 하는 것이 중요할 것이라고 믿습니다.

그리고 로봇이 비상 대응에서 인간을 지원하거나 대체할 때(예:공장 화재에 대한 구조 임무) 다리를 능숙하게 사용하면 도움이 됩니다.

Hamed는 그의 로봇 개로 제어 알고리즘에 대한 첫 번째 테스트가 유망하다는 것을 발견했지만 이러한 알고리즘의 개발은 지속적인 프로세스가 될 것입니다.

"우리가 사용하는 알고리즘이 실제로 생체에서 영감을 받은 것입니까?" 하메드는 스스로에게 물었다. “그들이 실제로 개처럼 행동합니까? 우리는 계산을 하려고 합니다.

“하지만 그것은 생체에서 영감을 받은 것이어야 합니다. 동물을 관찰한 다음 알고리즘을 수정하여 동물이 이 시나리오에 어떻게 반응하고 우리 제어 알고리즘이 어떻게 반응하는지 확인해야 합니다.”