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로봇 공학의 근본적인 ‘따라가기’ 문제를 무의식 단서로 해결

다른 사람이 예정하고 행동하려는 것이 무엇인지를 예측하기 위하여, 우리는 고의적인 신호와 무의식 단서 두 가지를 수집한다.

그러나 로봇은 예를 들어, 리더가 코너를 돌고 시야에서 사라질 때와 같은 문제가 있다.

UC Davis의 연구원들은 리더 로봇이 어디에서 턴을 할 예정이고 그것을 따라오는지에 대한 신호를 로봇이 잡아낼 수 있도록 하는 제어 시스템을 생각해냈다.

“따라가기 문제는 로봇 공학에서 매우 근본적인 문제”라고 UC Davis의 기계 및 항공공학과 부교수인 Sanjay Joshi가 말하였다.

‘따라가기’에서 더 좋은 로봇은 사람과 함께 일하는데 더 수월할 수 있다. 병원 로봇은 의사를 따라다닐 수 있을 것이다.

인간들은 다른 사람이 어디에 가고 있는지를 예측하는 모델을 만들기 위하여 신호와 무의식 단서를 사용한다. 행동 연구는 사람들이 왼쪽 또는 오른쪽으로 돌 때, 무의식적으로 그의 머리를 순식간에 돌린다는 것을 보여준다.

Joshi와 그의 연구팀은 어느 방향으로 움직일지에 대한 결정으로써 행동 단서를 집어낼 수 있는 제어 시스템을 개발하였다.

Joshi 교수, Michael Chueh 대학원생, 학부생인 William Au Yeung과 Calvin Lei은 작은 상용 로봇인 Evolution Robotics Scorpion을 사용하여 시스템을 테스트 하였다.

그 로봇의 카메라는 리더 로봇을 조준할 수 있고, 그 로봇의 온보드 컴퓨터는 조준 행동 단서 정보로 정보를 조합할 수 있다.

리더 로봇 신호를 가지는 것보다 오히려, 직접적으로 연구팀이 무선 링크를 거쳐 추종 로봇에 행동 단서를 보낸다.

효과적으로 그 단서는 로봇에게 말한다.

움직이는 방법에 대한 결정을 개발하기 위하여, 추종 로봇은 리더 로봇의 행동 단서와 리더 로봇의 움직임에 대한 추종 로봇의 예측을 고려하기 위하여 프로그래밍 되었다.

로봇들의 결정들로 행동 정보를 구체화한 로봇들은 코너 주변에서 리더를 더 잘 따라갔다.

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로봇 개발의 플랫폼으로 사용되는 유봇(uBot)

미국 매사추세츠대 애머스트 캠퍼스(University of Massachusetts-Amherst)의 박사과정학생이었던 브라이언 디보도(Bryan Thibodeau)와 패트릭 디간(Patrick Deegan)이 공동으로 창립한 디지로보틱스(DigitRobotics LLC)는 유봇(uBot)을 로봇을 만드는 사람들에게 판매할 계획이다.

유봇은 2개의 바퀴 상에서 균형을 잡으며, 팔로 물체를 잡을 수 있으며, 카메라와 컴퓨터 모니터를 이용하여 스카이페(Skype)를 통하여 상호작용할 수 있는 것으로, 유봇은 연구자들이 자신들만의 전문화된 로봇을 개발하려고 할 때 필요할 수 있는 핵심 로봇 기능을 제공할 수 있다.

대학의 로봇 연구는 종종 처음부터 로봇을 제작하는 노동 집약적 공정을 포함한다.

이러한 공정에서 유봇을 사용한다면 기본 로봇 플랫폼을 제작하는 수고가 제거될 수 있을 것이다.

디지로보틱스는 이미 고객을 가지고 있는데, MIT의 미디어랩(Media Lab)을 위해 3개의 유봇을 제작하고 있다.

미디어랩은 유봇을 감정을 표현하는 다재다능한 사회적 이동 로봇인 넥시(Nexi)를 위한 몸체 및 섀시로 사용할 것이다.

디지로보틱스는 미디어랩을 방문하여 그 곳 로봇공학자들에게 많은 시간 동안 유봇 관련 비디오를 보여주었으며, 궁극적으로 주문을 받았다.

디지로보틱스는 궁극적으로 유봇을 요양원으로부터 노인을 나오게 할 수 있는 헬스케어 로봇으로 마케팅할 계획이다.

유봇은 낙상한 사람을 일으켜 세우거나, 방해되는 물체를 치우거나, 구급차를 부르거나, 의사가 원격제어하는 동안 체온, 맥박, 호흡, 혈압 등과 같은 활력 징후(vital sign)를 수집하는 일을 할 수 있을 것이다.

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인간의 행위 단서를 탐지하는 로봇

로봇이 감정을 가지고 있지 않을지라도 인간의 감정을 탐지하고 이에 반응할 수 있다.

최근의 연구에 따르면 인간의 감정적 특성뿐만 아니라 인간이 가진 다양한 의식적 및 무의식적 행위 단서를 포착함으로써 로봇은 인간에게 좀 더 자연스럽고 정확하게 행동할 수 있다.

미국 캘리포니아 주립대 데이비스 캠퍼스(University of California, Davis)의 산제이 조쉬(Sanjay Joshi) 연구팀은 로봇이 인간이나 다른 로봇으로부터 얻은 행위 단서를 이용하여 이들을 추적하거나 추종할 수 있도록 하는 시스템을 개발했다.

로봇이 사무실, 병원, 공항 등에서 인간과 함께 일하게 되면서 이러한 추종 능력은 필수적이게 되었다.

산제이 조쉬 연구팀은 로봇 추종 시스템에서 카메라와 같은 종래의 추적 방법과 함께 로봇 추종자의 성능을 향상시키기 위해 행위 단서들이 제공하는 정보를 통합했다.

이 로봇 추종 시스템은 인간이나 다른 로봇이 움직일 때 그들이 앞으로 있게 될 추정된 위치를 예측하였고, 추종 로봇을 이러한 예측된 위치로 이동하도록 명령했다.

로봇이 이용할 수 있는 행위 단서로는 사람이나 다른 로봇이 앞으로 취할 행동을 암시하는 임의의 행동이나 신호를 포함한다. 지시하기나 손 흔들기와 같은 의도적인 행위뿐만 아니라 스트레스나 슬픔을 나타내는 무의식적 행위가 포함될 수 있다. 이러한 무의식적 행위들은 일반적으로 빠르거나 느린 운동 패턴을 보인다.

또한, 인간 보행에 대한 연구에 따르면 사람들은 방향을 바꾸기 약 0.2초 전에 머리를 최대 25도 정도 무의식적으로 돌리는 것으로 알려졌다.

연구팀은 앞으로 인간-로봇의 공동 작업 환경에서 다른 로봇이 수행하는 작업과 연관된 행위 단서를 탐지하고, 이러한 행위 단서를 효과적으로 이용하게 만드는데 필요한 로봇 공학 및 관련 전산 도구를 개발할 계획이다.

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에너지 재활용 위한 스프링을 가진 새로운 로봇 다리

보행은 인간에게 있어서는 자연스러운 것이지만, 로봇공학자들에게는 가장 큰 장애물 중 하나이다. 연구자들은 모터에 의해 구동되는 로봇 다리가 탄력 있는 힘줄 및 근육을 가진 인간의 다리처럼 걷는 동안 에너지를 재활용하도록 만들려고 분투하고 있다.

미국 오리건 주립대(Oregon State University)의 로봇공학자 조나단 허스트(Jonathan Hurst) 연구팀이 만든 강철 케이블로 된 힘줄과 내장된 스프링에 의해 구동되는 새로운 설계가 이러한 문제에 해답을 제시하고 있다.

스프링은 효율적으로 걷거나 달릴 수 있도록 하는데 기본이 되는 것이므로 중요하다.

인간의 보행과 달리기에 대한 연구에 따르면 인간의 힘줄과 근육은 소비하는 전체 에너지 가운데 최대 40%까지 저장했다가 다시 사용한다.

캥거루와 같은 다른 동물은 더 많은 비율을 재활용한다.

조나단 허스트의 로봇 다리는 에너지를 저장 및 사용하기 위해 실제 스프링을 사용한다.

가장 진보된 것은 전기 케이블 차동 다리(Electric Cable Differential Leg)라고 불리며, 무릎관절을 가진 단일 다리이다.

이 로봇 다리의 몸체는 금속 케이블을 이용하여 간접적으로 무릎을 구동하는 모터, 양궁선수의 활에 사용되는 것과 동일한 재료로 만들어진 2개의 유리섬유 스프링으로 만들어졌다.

이 스프링은 로봇 다리가 깡충 뜀에 따라 에너지를 저장하고 방출한다.

마벨은 진보된 다리 설계에 있어 도약에 해당되며, 연구자들이 좀 더 효율적이고 동물과 같은 걸음걸이를 가진 달리는 로봇을 만드는데 기여할 것이다.