출판 : 2025 년 5 월 20 일 / 업데이트 : 2025 년 5 월 20 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
트위스트 시스템 : 모션 캡처 기술 (MOCAP)은 휴머노이드 로봇-이미지의 제어에 혁명을 일으 킵니다 : Xpert.Digital
텔레오퍼 전신 모방 시스템 : 실시간 인간-로봇 상호 작용 로봇 기술을 변경합니다.
로봇을위한 인간 운동 : 트위스트 시스템의 잠재력
과학자들은 휴머노이드 로봇을위한 원격화 시스템 개발에서 상당한 돌파구를 달성했습니다. 모션 캡처 기술을 사용함으로써 휴머노이드 로봇은 이제 인간과 같은 움직임을 실시간으로 수행 할 수 있습니다. 이 혁신은 로봇의 정확하고 직관적 인 제어를 가능하게하며, 이는 완전한 몸을 가진 로봇을 개발하는 데 중요한 단계입니다. 사람의 전신 움직임을 로봇으로 전달하는 새로운 시스템 트위스트 (텔레오페르 전신 모방 시스템)는 특히 놀랍고 인간-로봇 상호 작용의 새로운 시대를 예고합니다.
적합:
모션 캡처 기반 망원 수술의 기본
TeleOperation은 기계의 원격 제어를 설명하며 로봇 공학 영역에서 특히 중요합니다. 작업 공간이 너무 멀리, 너무 작거나 너무 크거나 너무 크거나 너무 위험한 경우 텔레로 보이스 시스템이 사용됩니다. 인간 (운영자)과 로봇 (Teleoperator) 사이의 공간 디커플링을 통해 최소 침습 수술, 지능 설명 또는 우주 응용 분야와 같은 다양한 영역에서의 수술이 가능합니다.
모션 캡처 기술 (MOCAP)은 최신 원격 수술 시스템의 기초를 형성합니다. 이 기술은 인간 운동의 상세한 녹음 및 시뮬레이션을 가능하게하며, 이로 인해 개별 사람들이나 전체 그룹의 사람들이 디지털화 될 수 있습니다. 기록 된 움직임은 지능적으로 처리되며 신체의 애니메이션과 그 움직임에 사용될 수 있습니다.
모션 캡처 기술의 작동 방식
모션 캡처 기술에서 실제 사람들의 신체 움직임은 마킹 포인트와 광학 시스템이있는 특별한 정장을 통해 정확하게 추구하고 기록됩니다. 신체의 모든 부분의 움직임 데이터는 팔, 손, 다리 및 발뿐만 아니라 동체, 엉덩이 및 머리에 의해 수집됩니다. 이러한 포괄적 인 데이터는 인공 지능 (AI)을 사용하여 인간화 로봇을 수행 할 수있는 명령으로 변환됩니다.
트위스트 시스템 : 로봇 망원경의 획기적인 획기적인
Stanford University와 Simon Fraser University에서 개발 된 트위스트 시스템은 Humanoid Robot 망원에서 중요한 진전입니다.
Twist Study의 첫 번째 저자 인 Yanjie Ze는“우리는 휴머노이드가 사람들과 동일한 수준의 전신 기술을 갖기를 원합니다. "어수선한 부엌을 상상해보십시오. 사람들은 두 손으로 물건을 잡고 발을 사용하여 땅의 바구니와 같은 장애물을 움직일 수 있습니다. 인간은 몸이나 팔꿈치의 측면으로 문을 열 수 있습니다. 우리는 휴머노이드가 직접 모방 한 사람들을 통해 똑같이 할 수 있기를 원합니다."
트위스트의 기술적 구현
트위스트 시스템에는 세 가지 필수 구성 요소가 포함됩니다.
- 데이터 수집 및 리 타겟팅 : 오프라인 및 온라인 리 타겟팅으로 인간 이동은 로봇에 적용됩니다. 이는 3D 조인트 위치 및 방향의 최적화 된 전송에 의해 수행되며, 이로 인해 신체 방향 및 발 배치도 실시간으로 적응됩니다.
- 시뮬레이션의 컨트롤러 교육 : Twist는 "교사 학생"방법론과 함께 2 단계 접근법을 사용합니다.
- "교사"컨트롤러는 향후 참조 운동에 대한 특권을 지니고있어 원활한 움직임을 계획 할 수 있습니다.
- "학생"컨트롤러는 강화 학습 (RL)과 행동 클로닝 (BC)의 조합으로 교육을받으며 현재 이동 정보에만 액세스 할 수 있습니다.
- 전신 컨트롤러 : 훈련 된 컨트롤러를 사용하면 로봇은 균형이 동시에 유지되는 동안 모든 자유도를 사용할 수 있습니다. 이로 인해 더 자연스럽고 인간 같은 움직임이 발생합니다.
Untere의 Humanoid G1 로봇과의 테스트에서, 연구원들은 전신 움직임을 기록하고 로봇의 관절로 정확하게 옮기는 것이 충분하다는 것을 발견했습니다.
적합:
휴머노이드 망원 수술의 도전
휴머노이드 로봇을위한 원격 작동 시스템의 개발은 연구원들에게 몇 가지 복잡한 과제를 제시합니다.
구체 예 간격을 브리지
중심 도전은 인간과 로봇의 해부학 적 차이 인“구체화 간격”의 브리징입니다. 로봇은 인간보다 다른 비율, 공동 구성 및 물리적 특성이 있기 때문에 인간 운동의 직접적인 전달은 쉽지 않습니다.
균형과 전신 조정
휴머노이드 전신 추적은 개별 조인트의 정확한 제어뿐만 아니라 복잡한 움직임 동안 균형의 동적 유지를 필요로합니다. 기존의 망원 수술 시스템에서, 초점은 종종 운동 또는 조작과 같은 고립 된 움직임에만 초점을 맞추는 반면, 트위스트는 조정 된 전신 움직임을 가능하게합니다.
대기 시간 및 감각 피드백
원격 수술 시스템은 대기 시간 (시간 지연) 및 감각 피드백 제한과 같은 문제를 극복해야합니다. 이러한 요소는 인간 행동의 로봇 반응과 동기화에 영향을 줄 수 있습니다.
모션 캡처 망원의 다양한 응용
휴머노이드 로봇의 모션 캡처 기반 망원 수술은 가능한 많은 용도를 열어줍니다.
위험한 상황과 구조 작전
위험한 환경에서는 폭발물 (EOD- 폭발성 병기 폐기)과 같은 텔레오퍼 로봇을 사람들 대신에 사용할 수 있습니다. 2015 년에서 2020 년 사이에 영국에서만 매년 약 2,000 개의 EOD 운영이 있었는데, 이는 안전한 대안이 필요하다는 것을 보여줍니다.
복잡한 조작 작업
휴머노이드 로봇은 주방이나 워크샵과 같은 구조화되지 않은 환경에서 원격화를 통해 복잡한 조작 작업을 수행 할 수 있습니다. 팔, 손, 다리 및 발을 포함하여 몸 전체를 사용하는 능력은 여기서 중요한 이점을 제공합니다.
사회 로봇 공학과 표현성
휴머노이드 소셜 로봇의 경우 표현 운동을 표현하는 능력이 필수적입니다. MPI에서 개발 된 OCRA 시스템 (최적화 기반 사용자 정의 가능한 리 타겟팅 알고리즘)은 서로 다른 운동 체인 사이의 실시간 이동 이미지를 가능하게하여 직관적이고 인간과 같은 움직임으로 이어집니다.
다른 시스템의 대안 적 접근과 비교
비틀기 외에도 모션 캡처 기반 망원 수술을위한 다양한 다른 접근법이 있습니다.
IMU 기반 시스템
일부 연구자들은 광학 시스템보다 휴대 가능하고 저렴한 IMU 기반 (관성 측정 장치) 모션 캡처 시스템을 사용합니다. 이 기술은 예를 들어 운동 및 조작이 결합 된 Loco 조작 작업의 망원 작동에 사용됩니다.
뉴런 네트워크 기반 접근법
대안적인 접근법은 신경망을 사용하여 모션 캡처 슈트의 센서 데이터와 로봇 실내 장식의 각도 위치 간의 할당을 학습합니다. 이 방법은 로봇의 이전 분석 또는 수학적 모델이 필요하지 않으므로 다양한 인간 로봇 쌍에 적용될 수 있습니다.
특정 신체 부위에 대한 시스템
전신 망원 운영 체제 외에도 듀얼 손 움직임 기록과 같은 신체의 특정 부분에 중점을 둔 특수 시스템도 있습니다. 이 시스템은 미세 조작 작업을 위해 이중 생물 로봇의 정확한 제어에 중요한 역할을합니다.
적합:
최근의 진보와 미래 전망
휴머노이드 로봇을위한 원격 작동 시스템의 개발은 빠르게 진행되고 있습니다. 트위스트 외에도 연구자들은 최근에 추가 혁신적인 시스템을 제시했습니다.
H2O : 인간에게 휴머노이드
H2O 시스템은 RGB 카메라가 장착 된 완전한 휴머노이드 로봇의 실시간 망원 만 가능합니다. RL 기반 프레임과 "Sim-to-Data"프로세스를 사용하여 휴머노이드 로봇에 적합한 움직임을 필터링하고 선택합니다.
AR 지원 망원 수술
연구원들은 또한 증강 현실 (AR)이 어떻게 MOCAP 기반 전화를 지원할 수 있는지 조사합니다. 로봇 암 외에도 인간 팔의 가상 참조를 시각화함으로써 사용자는 움직임 이미지를 더 잘 이해할 수 있습니다.
KI 및 모션 캡처 : 인간-로봇 상호 작용의 미래
Humanoid 로봇의 모션 캡처 기반 망원 수술은 최근 몇 년 동안 상당히 발전했습니다. 트위스트와 같은 시스템은 로봇이 실시간으로 인간과 같은 전체 운동을 수행 할 수있게함으로써 상당한 진전을 나타냅니다.
모션 캡처 기술과 강화 학습 및 행동 복제와 같은 고급 AI 방법의 조합은 인간-로봇 상호 작용을위한 새로운 기회를 열어줍니다. 휴머노이드 로봇은 이제 고립 된 움직임을 수행 할뿐만 아니라 더 높은 기술과 표현을 가능하게하는 완전한 행동을 조정할 수 있습니다.
앞으로 이러한 기술은 복잡한 조작 작업과 사회적 맥락에서 위험한 환경에서 휴머노이드 로봇의 사용을 크게 확장 할 수 있습니다. 원격화 시스템의 정밀도, 견고성 및 사용자 -친구의 지속적인 개선은 인간 능력과 로봇 실행 사이의 격차를 더욱 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
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