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'피킹 로봇(Picking Robot)'에 물리학과 딥러닝이 적용된다면?

기사승인 2019.05.01  13:35:20

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2017년 아마존 로봇 경연 대회(Amazon Robotics Challenge 2017)에서 MIT-프린스턴대학팀이 선보인 피킹 로봇

로봇공학의 발전으로 이제 로봇은 사물을 효율적으로 움켜쥐고, 스스로 움직임을 조정하면서 시각적 지각을 높이거나 실생활의 경험을 통해 학습할 수 있게 되었다. 

그러나 구조화되지 않은 환경에서 사물을 위로 올리거나 쥐고 옮기도록 로봇을 작동시키는 것은 여전히 까다로운 일이다.

피킹 로봇(picking robot)의 시스템은 예측하지 못한 역학으로 인해 사물을 떨어뜨리는 일을 방지할 수 있도록 운동학적으로 설계된다. 세심한 동작을 일정하게 지속할 수 있으며, 로봇의 손가락은 사물의 운동량을 기계적으로 제한해 사물이 미끄러지는 일을 방지하도록 설계된다.

다른 로봇들처럼 이 로봇도 구조화되지 않은 환경의 역학을 견뎌낼 수 있도록 설계되었다. 하지만 만일 로봇이 역학을 그저 견뎌내는 것이 아니라 역학을 유리하게 이용하는 방법을 학습해 물리학에 대한 ‘직관력’을 기르고 더 효율적으로 작업을 수행할 수 있게 된다면? 

그렇게 된다면 로봇의 능력이 향상될 뿐 아니라 던지기, 미끄러트리기, 굴리기, 흔들기, 잡기 등의 복잡한 운동 기술을 습득하게 되면서 로봇이 다양한 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다. 특히 예를 들어 분초를 다투는 재난 대응 현장에서 효율적으로 잔해를 제거하는 역할을 할 수도 있다.

구글은 프린스턴 대학교, 컬럼비아 대학교 및 MIT의 연구진과 협력해 토싱봇(TossingBot)을 개발했다. 토싱봇은 사물을 집어 올려 기존 범위 밖의 특정 박스 안으로 사물을 던지는 법을 학습하는 로봇이다. 실생활에서 활용할 수 있는 피킹 로봇(picking robot)이라고 할 수 있다.

토싱봇은 던지는 법을 학습하기 때문에 이전에 개발된 로봇들보다 사물을 집는 속도가 최대 두 배 빠르며, 사물을 내려놓는 범위도 두 배 넓다. 시각적 관찰(RGB-D 이미지)에서부터 모션 프리미티브(motion primitives)를 위한 제어매개변수까지 매핑하는 엔드-투-엔드 신경망을 이용해 사물을 잡고 던지는 방법까지 배우는 다재다능한 로봇이다.

도전과제
사물을 던지는 일은 사물을 집어 올리는 방법(즉 ‘던지기 전의 상태’)에서부터 질량, 마찰력, 공기 역학 등 물리적 특성에 이르기까지 여러 가지 요소를 고려해야 하면서 특히 어려운 작업이다. 

예를 들어 스크루 드라이버를 던진다고 생각해 본다면, 질량의 중심에 가까운 손잡이 부분을 잡고 던졌을 때보다 끝 부분을 잡고 던졌을 때 드라이버가 훨씬 더 멀리까지 날아가 떨어질 것이다. 

또한 스크루 드라이버는 어떤 방법으로 던지든 공기 저항을 받는 탁구공보다는 멀리 날아가게 된다. 모든 사물의 이러한 요소를 완벽하게 계산하는 솔루션을 일일이 설계하는 것은 거의 불가능한 일이다.

그러나 딥러닝을 활용한다면 로봇이 개별적인 엔지니어링에 의지하는 대신 경험을 통해 학습할 수 있도록 구성할 수 있다. 다양한 사물을 밀거나 움켜쥐는 법을 배우는 로봇은 이전에도 많이 공개되어 왔지만, 사물을 정확하게 던질 수 있도록 하기 위해서는 발사체 물리학을 더욱 깊게 이해해야 하는 도전과제가 있다. 

또한 시행착오를 겪으며 관련 지식을 기초부터 탐구하는 것은 시간과 비용이 많이 들 뿐 아니라 매우 구체적이고 신중하게 설정된 학습 시나리오 외의 환경에서는 대체적으로 통하지 않는 접근방식이다.

글 : 앤디 정(Andy Zeng) / 구글 로보틱스 학생연구원 / 프린스턴대학교·구글

최태우 기자 desk@theinterface.kr

<저작권자 © 인터페이스뉴스 무단전재 및 재배포금지>
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