로봇이 실시간으로 3D 변경 사항을 감지하고 공유합니다.

군인 주변의 작은 변화라도 위험을 나타낼 수 있습니다. 이제 로봇은 이러한 변화를 감지할 수 있고 경고는 군인의 안경 디스플레이를 통해 즉시 경고할 수 있습니다. 연구원들은 로봇이 3D로 물리적 변화를 감지하고 증강 현실을 통해 실시간으로 그 정보를 인간과 공유하는 최초의 인간-로봇 팀을 실제 환경에서 시연했습니다. 그러면 인간은 수신된 정보를 평가하고 후속 조치를 결정할 수 있습니다.

이 작업은 기동 및 이동 시나리오에서 자율 로봇 지상 플랫폼에 상황 인식을 제공하기 위해 수행되었습니다. 인간-로봇 팀 구성을 위한 혼합 현실 인터페이스 사용에 대한 대부분의 학술 연구는 실제 환경에 진입하지 않고 오히려 실험실에서 외부 계측을 사용하여 인간과 로봇 간의 정보 공유에 필요한 계산을 관리합니다. 마찬가지로 인간에게 혼합 현실 인터페이스를 제공하려는 대부분의 엔지니어링 노력은 자율 모바일 로봇과의 팀 구성을 검토하지 않습니다.

새로운 연구는 LiDAR로 알려진 레이저 거리 측정 센서가 장착된 소형 자율 이동식 지상 로봇을 결합하여 증강 현실 안경을 착용한 인간 팀원과 함께 환경 표현을 구축했습니다. 로봇은 환경을 순찰하면서 현재와 이전 판독값을 비교하여 환경의 변화를 감지했습니다. 그런 다음 이러한 변경 사항을 즉시 사람의 안경에 표시하여 사람이 환경의 변화를 해석할 수 있는지 여부를 판단합니다.

로봇과 인간 팀 간의 커뮤니케이션을 연구하면서 연구원들은 로봇에서 다양한 해상도의 LiDAR 센서를 테스트하여 환경 측정값을 수집하고 변화를 감지했습니다. 증강 현실을 사용하여 이러한 변경 사항을 인간에게 공유했을 때 연구자들은 인간 팀원이 저해상도 LiDAR에서도 감지한 변경 사항을 해석할 수 있음을 발견했습니다. 이는 발생할 것으로 예상되는 변경의 크기에 따라 더 가볍고 더 작고 더 저렴한 센서가 동일한 성능을 발휘하고 프로세스에서 더 빠르게 실행할 수 있음을 나타냅니다.

향후 연구에서는 인간이 감지된 변경 사항과 상호 작용할 수 있도록 하여 인간과 자율 에이전트 간의 팀 구성을 강화하는 방법을 계속 탐구할 것이며, 이는 변경 상황에 대해 로봇에 더 많은 정보를 제공할 것입니다. 예를 들어, 적에 의한 변경 대 자연 환경 변경 또는 오탐지. 이는 로봇이 어떤 유형의 변화가 위협을 구성하는지 학습하고 예측할 수 있게 함으로써 로봇 플랫폼의 자율적 컨텍스트 이해 및 추론 능력을 향상시킬 것입니다. 결과적으로 이러한 이해를 자율성에 제공하면 연구원들이 자율 플랫폼으로 군인의 팀 구성을 개선하는 방법을 배우는 데 도움이 될 것입니다.