Carnegie Mellon 연구원, 멀티룸 탐색을 위해 공간 우선순위를 전략적으로 지정하는 공중 로봇 개발

로봇공학 및 자동화 내부자

Robotics Institute 연구원들은 버려진 건물 내부에서 자율 공중 로봇 탐색 및 다중 로봇 조정을 위한 새로운 방법을 개발했습니다. (제공:카네기 멜론 대학교)

매년 전 세계적으로 약 100건의 지진이 피해를 입힙니다. 이러한 피해에는 붕괴된 건물, 무너진 전선 등이 포함됩니다. 최초 대응자에게 현장을 평가하고 구조 활동에 집중하는 것은 매우 중요하고 위험할 수 있습니다.

카네기멜론대학교 컴퓨터공학부 로봇공학 연구소(RI)의 연구원들은 재난 발생 후 최초 대응자가 정보를 수집하고 더 나은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 버려진 건물 내부에서 자동 공중 로봇 탐색 및 다중 로봇 조정을 위한 새로운 방법을 개발했습니다.

김승찬 박사과정 연구원은 “이번 연구의 핵심 아이디어는 탐색의 중복을 피하는 것”이라며 “멀티로봇 탐색이기 때문에 로봇 간의 조화와 소통이 중요하다”고 말했다. 우리는 각 로봇이 서로 다른 방을 탐색하여 정해진 수의 드론이 탐색할 수 있는 방을 최대화하도록 이 시스템을 설계했습니다."

사람과 같은 의미 있는 목표물은 복도보다는 방에 있을 가능성이 높기 때문에 드론은 문을 빠르게 감지하는 데 중점을 둡니다. 이러한 목표 진입로를 찾기 위해 로봇은 내장된 LiDAR 센서를 사용하여 주변의 기하학적 특성을 처리합니다. 공중 로봇은 바닥에서 약 6피트를 부드럽게 맴돌면서 3D LiDAR 포인트 클라우드 데이터를 2D 변환 지도로 변환합니다. 이 지도는 셀, 즉 픽셀로 구성된 이미지로 공간의 레이아웃을 제공하며, 로봇은 이를 분석하여 문과 방을 나타내는 구조적 단서를 찾습니다. 벽은 드론에 가까운 점유 픽셀로 나타나는 반면, 열린 문이나 통로는 빈 픽셀로 나타납니다. 연구원들은 문을 안장 지점으로 모델링하여 로봇이 통로를 식별하고 빠르게 통과할 수 있도록 했습니다. 로봇이 방에 들어가면 원형으로 나타납니다.

김 연구원은 두 가지 주요 이유로 연구원들이 카메라 대신 LiDAR 센서를 선택했다고 설명했습니다. 첫째, 센서는 카메라보다 컴퓨팅 성능을 덜 사용합니다. 둘째, 붕괴된 건물 내부나 자연 재해 현장에는 먼지가 많거나 연기가 자욱하여 기존 카메라의 시야가 저하될 수 있습니다.

중앙 집중식 기반은 로봇을 제어하지 않습니다. 오히려 각 로봇은 환경에 대한 이해와 다른 로봇과의 의사소통을 바탕으로 결정을 내리고 최적의 궤적을 결정합니다. 공중 로봇은 탐색한 문과 방의 목록을 서로 공유하고 이 정보를 사용하여 이미 방문한 지역을 피합니다.

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