휴머노이드 편집하기
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==연구 동향== | ==연구 동향== | ||
− | * '''미시간주립대 연구팀''' : 부서지기 쉬운 물건을 안전하게 잡을 수 있지만 강하게 틀어쥘 수 있는 소프트 그리퍼를 개발하기 위해 유연성을 갖춘 하이브리드 공기압 방식의 액추에이터(FHPA·flexible hybrid pneumatic actuator) 기술을 활용하여 사람의 손가락을 닮은 휴머노이드 소프트 핸드를 개발하였다. 각각의 손가락은 공기압 방식으로 구부릴 수 있지만, 독립적으로 강한 힘을 발휘할 수 있도록 모듈러 | + | * '''미시간주립대 연구팀''' : 부서지기 쉬운 물건을 안전하게 잡을 수 있지만 강하게 틀어쥘 수 있는 소프트 그리퍼를 개발하기 위해 유연성을 갖춘 하이브리드 공기압 방식의 액추에이터(FHPA·flexible hybrid pneumatic actuator) 기술을 활용하여 사람의 손가락을 닮은 휴머노이드 소프트 핸드를 개발하였다. 각각의 손가락은 공기압 방식으로 구부릴 수 있지만, 독립적으로 강한 힘을 발휘할 수 있도록 모듈러 프레임 워크를 채택하였다. 액추에이터는 딱딱하면서 부드러운 요소를 모두 갖고 있으며 이를 위해 탄성체로 이뤄진 공기압 방식의 주머니와 뼈처럼 강한 스프링 코어를 결합하였다.<ref>장길수, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=21611 미시간주립대, 휴머노이드 하이브리드 핸드 개발]〉, 《로봇신문》, 2020-07-22</ref> |
* '''맨-머신 시너지 이펙터스'''(Man-Machine Synergy Effectors·人機一体) : '맨-머신 시너지 이펙터스'는 일본 거대 로봇 개발 기업으로, 사람에 의한 조작으로 직관적으로 제어할 수 있는 휴먼외드 로봇을 개발하는 벤처기업이다. 2025년 사업화를 목표로 두고 원격 제어형 거대 휴머노이드 로봇을 개발할 예정이다. '맨-머신 시너지 이펙터스'는 자동화 요소를 줄이는 대신 사람의 조작을 중시하는 로봇을 개발하여 산업용 로봇으로 대응할 수 없는 현장을 중심으로 사업화를 모색한다는 계획을 갖고 있다. 힘제어 액추에이터 등 회사가 강점 기술을 바탕으로 5종류의 시장을 염두에 두고 있는데, 원격 제어형 휴머노이드 로봇 개발을 위해 기술요소별로 5개의 팀을 구성하여 2020년 중 다른 전문 기업들과 제휴하여 본격 개발 추진에 있다.<ref>장길수, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=21663 '맨-머신 시너지 이펙터스', 원격 제어형 거대 휴머노이드 로봇 개발 추진]〉, 《로봇신문》, 2020-07-27</ref> | * '''맨-머신 시너지 이펙터스'''(Man-Machine Synergy Effectors·人機一体) : '맨-머신 시너지 이펙터스'는 일본 거대 로봇 개발 기업으로, 사람에 의한 조작으로 직관적으로 제어할 수 있는 휴먼외드 로봇을 개발하는 벤처기업이다. 2025년 사업화를 목표로 두고 원격 제어형 거대 휴머노이드 로봇을 개발할 예정이다. '맨-머신 시너지 이펙터스'는 자동화 요소를 줄이는 대신 사람의 조작을 중시하는 로봇을 개발하여 산업용 로봇으로 대응할 수 없는 현장을 중심으로 사업화를 모색한다는 계획을 갖고 있다. 힘제어 액추에이터 등 회사가 강점 기술을 바탕으로 5종류의 시장을 염두에 두고 있는데, 원격 제어형 휴머노이드 로봇 개발을 위해 기술요소별로 5개의 팀을 구성하여 2020년 중 다른 전문 기업들과 제휴하여 본격 개발 추진에 있다.<ref>장길수, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=21663 '맨-머신 시너지 이펙터스', 원격 제어형 거대 휴머노이드 로봇 개발 추진]〉, 《로봇신문》, 2020-07-27</ref> | ||
− | * ''' 에든버러대 연구팀''' : 영국 스코틀랜드 에든버러대(University of Edinburgh) 연구팀은 인간의 보행사례를 이용하여 인간처럼 걷도록 휴머노이드 로봇을 훈련시키는 ' | + | * ''' 에든버러대 연구팀''' : 영국 스코틀랜드 에든버러대(University of Edinburgh) 연구팀은 인간의 보행사례를 이용하여 인간처럼 걷도록 휴머노이드 로봇을 훈련시키는 '프레임 워크'를 개발하였다. 이 프레임 워크는 '모방학습' 및 '심층강화학습' 기법을 '로봇제어 이론'과 결합한 것으로, 휴머노이드 로봇의 자연스럽고 역동적인 움직임을 구현하도록 해준다. 연구팀이 고안한 이 프레임워크는 걷고 있는 사람에 대한 모션 캡션 데이터를 훈련 레퍼런스로 활용하는 독특한 보상 설계가 바탕이다. 이와 함께 단계 함수 신경망(PFNN:Phase Functioned Neural Network)과 모드 적응 신경망(MANN:Mode Adaptive neural network) 두 가지 전문화된 계층적 뉴럴 아키텍처를 활용한다. 보상 설계는 업무 용어 및 모방 용어로 구성되어 있으며, 업무 용어는 휴머노이드 로봇이 높은 수준의 보행 능력을 달성하는 데 필요한 지침을 제공한다. 이에 반해 모사 용어는 인간과 같은 자연스런 보행 패턴을 가능하게 하는데, 이 두 설계 다른 전통적인 휴머노이드 제어 접근법 이면에 있는 주요 이론개념들과 일치한다. 이 개발한 프레임 워크는 휴머노이드 로봇이 인간처럼 빠르고 효율적으로 걷도록 훈련시키고, 자연스럽고 인간다운 행동을 성취할 수 있도록 해준다. 이에 보행·조작·움켜잡기 등 다양하고 복잡한 인간의 움직임을 흉내낼 수 있도록 하는 학습 프레임 워크를 확장할 계획이며, 실제 로봇에 적용하는 학습된 정책을 신속히 배치하는게 가능하도록 '현실로 이전할 수 있는 효율적인 시뮬레이션'을 연구할 예정에 있다.<ref>조상협, 〈[http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=21164 휴머노이드 로봇, 사람 흉내내 다양한 걸음걸이 배운다]〉, 《로봇신문》, 2020-06-21</ref> |
==시사점== | ==시사점== |