보스턴 다이내믹스, 휴머노이드 로봇 아틀라스에 손 추가한 영상 공개

 

보스턴 다이내믹스의 새 영상으로 아틀라스가 물건을 집고 움직이는 영상이 올라왔습니다.

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https://www.bostondynamics.com/resources/blog/sick-tricks-and-tricky-grips

최근 몇 년간, 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스는 춤 동작으로 세계를 놀라게 했고, 복잡한 파쿠르 코스에서 몸을 던지고, 깡충깡충 뛰고, 백플립을 했습니다.

이제 아틀라스가 새로운 기술을 습득할 때입니다. 

보스턴 다이내믹스의 가장 최근 영상에서 이 로봇은 주변의 세계를 조작합니다.

이 영상에서 아틀라스는 목표 달성을 위해 물체와 상호작용을 하고, 경로를 수정해서 다층 비계 꼭대기에 있는 사람에게 공구 가방을 전달합니다.

아틀라스는 공구 가방을 잡고, 운반하고, 던지고, 계단을 오르고, 층 사이를 뛰어오르고, 커다란 나무 블록을 밀어내고 나서 프로젝트 엔지니어들이 "Sick Trick"이라고 부르는 540도 뒤집기로 뛰어내립니다.

언뜻 보면, 이 루틴은 이전 비디오에서 약간 벗어나 덜 화려하고 더 기능적인 것처럼 보입니다. 그러나 새로운 움직임은 진행 중인 연구의 자연스러운 진보를 나타낸다고 아틀라스의 제어 책임자인 Ben Stephens는 말합니다.

"우리는 새로운 기능을 추가하고 있습니다." 라고 Stephens는 말합니다. “파쿠르와 춤은 매우 극단적인 움직임의 흥미로운 예였으며, 이제 우리는 의미 있는 조작을 수행하기 위해 그 연구를 기반으로 노력하고 있습니다. 우리에게 중요한 것은 로봇이 이러한 작업을 일정한 속도로 수행할 수 있다는 것입니다. 사람들은 이러한 작업에 매우 능숙하기 때문에 제어 소프트웨어를 상당히 크게 업그레이드해야 했습니다.”

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로봇 공학자가 아닌 사람에게는 백플립을 할 수 있는 능력이 공구 가방을 집어서 나르는 것보다 더 인상적으로 보일 수 있습니다. 그러나 조작 작업을 수행하는 로봇은 환경에 대한 보다 미묘한 이해가 필요합니다. "Do You Love Me?" 영상은 아틀라스가 환경에 반응하는 데 필요한 인식 없이 완전히 눈이 먼 상태였습니다. "Partners in Parkour" 영상에서 아틀라스는 고정된 장애물을 감지하고 그 위를 돌아다녔습니다(때로는 아슬아슬한 방식으로).

이 새로운 루틴을 위해 로봇의 이동 및 감지 기능은 크기, 재료 및 무게가 다른 물체를 감지하고, 잡고, 이동하는 것뿐만 아니라, 이러한 물체를 현실과 협상하면서 균형을 유지하는 추가 과제에 대처합니다.

아틀라스 제어 팀의 소프트웨어 엔지니어인 Robin Deits는 "파쿠르는 로봇의 물리적 한계를 이해하도록 강요하고, 춤은 전신 동작이 얼마나 정확하고 민첩할 수 있는지에 대해 생각하게 합니다."라고 말합니다. "이제 조작은 우리가 그 정보를 어떻게 하면 우리가 손을 특정하게 할 수 있는지에 대한 관점에서 해석하도록 강요하고 있습니다. 아틀라스 프로젝트에서 중요한 것은 우리가 배운 다른 어떤 것도 놓치지 않는다는 것입니다."

Stephens에게 새로운 루틴에서 가장 인상적인 장면 중 하나는 아틀라스가 큰 나무 판자를 조작하는 오프닝입니다. "많은 일이 벌어지고 모든 것이 순식간에 진행됩니다." 라고 그는 말합니다. 아틀라스는 조심스럽게 돌아서는 대신, 판자를 잡고 180도 점프를 수행하는데, 이는 넘어지지 않기 위해 로봇의 제어 시스템이 판자의 운동량을 고려해야 한다는 것을 의미합니다. 그런 다음 아틀라스는 판자를 나중에 사용할 수 있도록 세계의 정확한 위치에 배치합니다.

플랫폼에서 나무 상자를 밀어내는 것도 매우 복잡한 작업입니다. 아틀라스는 자신의 몸을 플랫폼에서 떨어뜨리지 않고 무게를 상자에 전달하여, 상자를 떨어뜨리기에 충분한 힘을 만들어내야 합니다.

루틴이 끝날 때 뒤집기도 이전의 곡예보다 훨씬 어렵습니다. 트위스트 회전이 일반 백플립에 존재하지 않는 비대칭을 추가하기 때문입니다. 수학이 더 복잡할 뿐만 아니라 시험 실행에서 아틀라스는 팔과 다리를 집어넣을 때 계속해서 자신의 팔다리에 엉키게 되어 엔지니어들이 문제를 해결하고 자체 충돌을 피할 수 있는 전략을 선택할 수 있도록 제어 시스템을 개선해야 했습니다.

"우리는 로봇의 거의 모든 관절에서 사용할 수 있는 모든 힘을 사용하고 있습니다."라고 Deits는 말합니다. "그 트릭은 로봇이 할 수 있는 것의 한계에 다다랐습니다."