출판 : 2025 년 3 월 12 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 12 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
연구원 Sepehr Samavi와 Robots Jack 옆 Angela Schoellig 교수 - 이미지 : Astrid Eckert, Muenchen
로봇 공학의 선구적인 작업 : Tum은 앞으로의 로봇을 개발합니다
자율 시스템 : 사람들과 상호 작용하는 로봇을 배우는 방법
자동화 및 인공 지능의 방향으로 빠르게 발전하는 세계에서 자율 시스템은 일상 생활에서 점점 더 중요한 부분입니다. 로봇 공학 내에서 특히 흥미롭고 도전적인 징계는 인간이 채워진 역동적 인 환경에서 안전하고 효율적으로 움직일 수있는 시스템의 개발입니다. 이것은 장애물을 피하는 것뿐만 아니라 부드럽고 안전한 상호 작용을 보장하기 위해 사람들의 행동을 이해, 예측 및 반응하는 것입니다.
이 로봇 공학, 인공 지능 및 인간 행동의 인터페이스에서 정확하게, 뮌헨의 유명한 기술 대학 (TUM)의 연구원들은 고압을합니다. 학습 시스템 및 로봇 공학 연구소에서 Angela Schoellig 교수의 지시에 따라“Jack”이라는 혁신적인 로봇을 개발하여 군중을 통해 놀라운 기술과 예측으로 탐색 할 수 있습니다. Jack을 다른 많은 로봇과 구별하는 것은 주변 환경을 인식 할뿐만 아니라 사람들이 어떻게 움직일 것인지와 자신의 움직임에 어떻게 반응 할 수 있는지에 대해 적극적으로 생각할 수있는 능력입니다. 이 예측적인 사고 방식은 Jack이 활발한 방을 통해 자신의 길을 계획 할 수있을뿐만 아니라 사전에 지능적으로도 계획 할 수있게합니다.
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군중의 항해의 도전
군중의 탐색은 단순한 장애물 회피를 넘어서는 로봇에게는 엄청난 도전입니다. 정적 또는 예측 가능한 환경과 달리, 군중은 역동적이고 예측할 수 없으며 복잡한 사회적 상호 작용이 특징입니다. 많은 사람들이 개별적으로 움직이지만 동시에 다른 사람들의 움직임에 영향을 미칩니다. 인간 행동의 자연적 변동성과 결합 된 이러한 상호 의존성은 로봇이 안전하고 효율적으로 움직이기가 매우 어렵습니다.
강성 규칙과 간단한 센서 데이터를 기반으로하는 로봇의 기존 내비게이션 알고리즘은 그러한 환경에서 신속하게 한계에 도달합니다. 그들은 일반적으로 갑자기 멈추거나 피함으로써 장애물에 반응하여 반응하여 바람직하지 않은 교통 체증, 비효율적 인 경로 또는 군중의 위험한 상황으로 이어질 수 있습니다. 따라서 군중으로 성공적으로 움직이기 위해 로봇은 훨씬 더 진보적 인 형태의 지능이 필요하며, 이는 인간 행동을 이해하고 내비게이션 계획을 예측하고 적극적으로 포함 할 수 있도록합니다.
Jack의 혁신적인 접근법 : 앞으로의 생각과 상호 작용
Tum 연구원들이 개발 한 로봇 잭은 전통적인 접근 방식을 넘어서서 결정적인 단계를 밟습니다. 그의 핵심은 정교한 알고리즘으로, 그의 지역의 사람들의 움직임을 인식 할뿐만 아니라 자신의 경로 계획을 적극적으로 예측하고 참여시킬 수 있습니다. Schoellig 교수는 기존의 방법과의 근본적인 차이를 강조합니다.“우리 로봇은 사람들이 자신의 방식을 계획하기 위해 자신의 운동에 어떻게 반응 할 것인지 모델링했습니다. 그것은 일반적 으로이 상호 작용을 무시하는 다른 접근법에 큰 차이입니다.
상호 작용을 모델링하는이 능력은 Jack의 성공의 열쇠입니다. Jack은 사람들을 예측할 수없는 장애물로 간주하는 대신 때때로 행동을 예측하고 심지어 영향을 줄 수있는 지능적인 배우라고 생각합니다. 이를 통해 그는 여러 가지 방법으로 인간 항해와 비슷한 군중을 뚫을 수 있습니다. 그는 틈새로 이동하는 것을 망설이지 않고, 보행자의 움직임을 예상하고, 충돌을 피하기 위해 그의 경로를 역동적으로 적응시키고 동시에 그의 목표를 효율적으로 달성합니다.
상호 작용 중 센서 및 컴퓨팅 파워
이 까다로운 작업에 대처하기 위해 Jack은 고도로 개발 된 센서와 컴퓨팅 전력을 갖추고 있습니다. 중앙 요소는 LIDAR 센서 (Light Detection and Ranging)로 레이저 빔을 영구적으로 영역으로 보내고 반사 된 신호를받습니다. 이 데이터에서 Lidar는 환경에서 실시간으로 정확한 360도 카드를 생성하여 정적 객체뿐만 아니라 특히 사람들의 위치와 움직임도 캡처합니다. 따라서 Lidar는 로봇에 주변 환경의 상세한 "그림"을 제공하여 내비게이션 결정의 기초를 형성합니다.
Lidar 외에도 Jack은 자전거에 센서가 있으며 자신의 속도와 거리를 정확하게 측정합니다. 이 정보는 해당 지역에서 자신의 위치를 정확하게 결정하고 내비게이션의 효율성을 최적화하는 데 중요합니다. 모든 센서 데이터는 복잡한 알고리즘을 실시간으로 수행 할 수있는 강력한 온보드 컴퓨터로 처리됩니다. 이 컴퓨터는 Jack의 "뇌"이며 센서 데이터 분석, 인간 운동의 예측 및 최적 경로 계산을 담당합니다.
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자세한 내용 : 예측, 계획 및 적응
Jack 's Intelligence의 핵심은 TUM 연구원들이 개발 한 내비게이션 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 Jack이 군중의 안전하고 효율적인 탐색을 보장 할 수 있도록 여러 단계로 작동합니다.
1. 인식 및 데이터 수집
처음에 Jack은 센서의 도움으로 주변 환경에 대한 데이터를 지속적으로 수집합니다. LIDAR는 사람들의 위치와 움직임에 대한 정보를 제공하는 반면 휠 센서는 로봇 자체의 움직임에 대한 데이터를 제공합니다.
2. 인간 운동의 예측
수집 된 데이터를 기반으로 알고리즘은 해당 지역의 사람들의 움직임 패턴을 분석합니다. 그는 사람들이 다음 초 안에 인계 할 가능성이있는 경로를 예측하려고합니다. 이 예측은 군중의 인간 운동 행동에 대한 광범위한 데이터 기록에서 배운 통계 모델을 기반으로합니다.
3. 경로 계획
동시에 알고리즘은 로봇 목표로 최적의 경로를 계획합니다. 그는 사람들의 예상 운동뿐만 아니라 속도와 기동성과 같은 로봇의 기술과 제한을 고려합니다. 목표는 사람들과의 충돌을 위험에 빠뜨리지 않고 가능한 한 빠르고 효율적으로 목표로 이어지는 경로를 찾는 것입니다.
4. 동적 적응
알고리즘의 중심 측면은 동적으로 적응하는 능력입니다. 데이터 수집, 예측 및 경로 계획의 전체 프로세스는 초당 약 10 배 지속적으로 반복됩니다. 이를 통해 Jack은 끊임없이 변화하는 환경에 실시간으로 경로를 조정할 수 있습니다. 이 높은 적응 빈도는 많은 사람들이 안전하고 효율적으로 동적 환경에서 탐색하는 데 필수적입니다. 로봇은 동시에 사람들의 방법을 인식하고 Tum 연구원 Sepehr가 Samavi를 설명하는 방식에 반응하기 때문입니다.
인간 행동으로부터 배우기 : 인간과 같은 항해의 열쇠
Jack의 지능의 또 다른 중요한 측면은 인간 행동으로부터 배우는 능력입니다. TUM 연구원들은 단순히 엄격한 규칙과 알고리즘으로 Jack을 프로그래밍하지 않았지만 인간 운동 행동의 데이터 분석을 통해 지속적으로 개선 할 수있는 기회를 제공했습니다.
Schoellig 교수는 계획 알고리즘이 기반을 둔 수학적 모델이 인간의 움직임에서 파생되어 방정식으로 번역되었다고 설명합니다. 따라서 알고리즘은 인간 행동에 대한 추상적 인 가정이 아니라 군중의 움직임을 문서화하는 실제 데이터에 직접적으로 기초합니다. 이를 가능하게하기 위해 연구원들은 다른 상황과 환경에서 인간 행동을 설명하고 Jack의 교육 자료로 사용되는 광범위한 데이터 레코드를 수집했습니다.
Jack 은이 데이터를 분석함으로써 사람들의 전형적인 움직임 패턴을 인식하고 자신의 결정을 포함하는 법을 배웁니다. 예를 들어, 그는 사람들이 일반적으로 장애물로 향할 때 피를 피하거나 충돌을 피하기 위해 속도를 조정한다는 것을 알게됩니다. 이러한 결과는 알고리즘으로 흐르며 Jack은 군중의 사람들의 직관적 인 행동과 비슷한 방식으로 행동 할 수 있습니다.
이 학습 과정의 구체적인 예는 Jack의 잠재적 충돌 처리입니다. 전통적인 로봇은 일반적으로 충돌 과정에서 사람과 같은 장애물을 인식하자마자 즉시 멈출 것입니다. 반면에 인간의 행동으로부터 배운 잭은 더 다르게 반응합니다. 그는 또한 사람들이 일반적으로 충돌을 피하기 위해 적응하고 피할 것이라고 계산합니다. 그러므로 그는 즉시 멈추지 않고 동시에 인간의 반응을 관찰하는 동시에 움직임을 계속합니다. 사람들이 잭 계획을 짧은 통지로 피하고 대체 경로를 선택한다는 신호가있는 경우에만 가능합니다. 이 행동은 전통적인 로봇의 갑작스러운 정지보다 훨씬 더 효율적이고 인간적인 것입니다.
진화 발달 : 반응성 너무 대화식
Jack의 내비게이션 기술의 개발은 3 단계로 들어간 진화 과정이었습니다. 각 레벨은 알고리즘의 복잡성과 지능의 진행을 나타냅니다.
레벨 1 : 반응성 내비게이션.
첫 번째 단계에서 Jack은 주변 환경에 반응 적으로 반응했습니다. 그는 사람들의 행동을 예측하거나 예상하지 않고 인식하자마자 장애물을 피했다. 이 단계는 기능적 이었지만 비효율적이며 종종 갑작스런 정지와 우회로 이어졌습니다.
레벨 2 : 예측 내비게이션.
두 번째 단계에서는 다가오는 사람들의 움직임을 예측하기 위해 알고리즘이 확장되었습니다. 이로 인해 Jack이 더 앞으로 나아갈 수있는 것을 탐색하고 충돌을 피하기 전에 충돌을 피할 수있었습니다. 이 수준은 이미 중대한 진전 이었지만 로봇과 인간 사이의 상호 작용을 크게 무시했기 때문에 여전히 제한적이었습니다.
레벨 3 : 대화식 내비게이션.
Jack의 현재 버전은 3 번째 및 가장 진보 된 진화 수준 인 대화식 내비게이션을 나타냅니다. 이 수준에서 Jack은 사람들의 움직임을 예측할 수있을뿐만 아니라 사람들이 자신의 움직임에 어떻게 반응하는지 적극적으로 고려할 수 있습니다. 그는 자신의 행동을 통해 사람들의 행동에 영향을 줄 수 있으며 동시에 충돌을 피합니다. 이 대화식 능력은 Jack을 정말 지능적이고 인간 같은 내비게이션 시스템으로 만드는 중요한 획기적인 혁신입니다.
Samavi 연구원은 Jack이 한편으로는 다른 사람들의 움직임을 예측할 수 있으며 동시에 충돌을 피하면서 자신의 행동을 통해 자신의 행동에 영향을 줄 수 있다고 설명합니다. 이러한 형태의 대화식 내비게이션을 통해 Jack은 군중을 통해 안전하고 효율적으로, 사회적으로 수용 할 수 있으며 직관적으로 움직일 수 있습니다.
응용 분야 : 배달 로봇에서 자율 주행에 이르기까지
Jack에있는 혁신적인 기술은 다양한 응용 분야에 막대한 잠재력을 가지고 있습니다. Jack은 처음에 연구 플랫폼으로 개발되었지만 TUM 연구원들은 이미 실제 세계에서 구체적인 용도에 대해 생각하고 있습니다.
배달 로봇
긴밀한 응용 프로그램은 도시 환경에서 상품과 패키지를 자율적으로 전달할 수있는 배달 로봇입니다. 이 로봇은 보도, 보행자 구역 및 활기찬 도심에서 안전하고 효율적으로 움직일 수 있어야합니다. 잭의 군중을 탐색하는 능력은 이것에 매우 중요합니다. 앞으로 자율 전달 로봇은 물류에서“마지막 마일”문제를 해결하고 도시 교통을 완화하는 데 큰 기여를 할 수 있습니다.
적합:
휠체어
또 다른 유망한 응용 프로그램은 기술을 지능형 휠체어에 통합하는 것입니다. 활발한 환경에서의 탐색은 이동성 제한이있는 사람들에게 큰 도전이 될 수 있습니다. Jacks Navigation 알고리즘이 장착 된 휠체어는이 사람들의 독립성과 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 휠체어는 장애물을 자동으로 피하고 군중을 안전하게 움직이고 사용자를 원하는 목적지로 자율적으로 가져올 수 있습니다.
자율주행
Schoellig 교수는 자율 주행을 대화식 내비게이션 기술을위한 특히 관련 적용 분야로 간주합니다. 이러한 대화식 시나리오는 중심 도전임을 강조합니다. 복잡한 교통 상황에서, 예를 들어 고속도로에 실을 쓸 때, 교차로로 돌릴 때 또는 보행자 및 자전거 타는 사람을 다룰 때, 자신의 움직임을 계획 할뿐만 아니라 다른 도로 사용자의 행동을 예측하고 자신의 계획에 포함시키는 것이 필수적입니다. 따라서 대화식 내비게이션 기술의 능력은 안전하고 효율적인 자율 주행 차량의 개발에 상당한 기여를 할 수 있습니다. 예를 들어, 고속도로에서 나사산으로 이어집니다. 차량이 고속도로 입구의 가속도 게이지를 운전할 때 많은 운전자가 트랙을 변경하거나 약간 제동합니다. 새로운 접근 방식이 다른 도로 사용자의 반응을 적절하게 고려할 수있게하는 것은 정확히 그렇습니다.
휴머노이드 로봇
휴머노이드 로봇은 특히 알고리즘, 특히 사람들과 긴밀히 협력하는 치료, 서비스 또는 생산과 같은 영역에서 혜택을 볼 수 있습니다. 인간이 사용하고 효과적이기 위해서는 인간 환경에서 안전하고 직관적으로 탐색 할 수 있어야합니다. 그러나 Schoellig 교수는 중심적인 도전을 언급합니다. 움직이는 로봇은 필요한 경우 단순히 멈출 수 있지만 Humanoid 로봇은 현재 여전히 불안정하고 균형을 빠르게 잃습니다. 역동적 인 환경에서 Humanid 로봇의 안정성 개선은 인간형 로봇에도 사용 가능한 대화식 내비게이션의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 더욱 발전 해야하는 중요한 연구 분야를 나타냅니다.
고급 로봇 내비게이션 : Jack이 인간의 행동을 이해하는 것처럼
대화식 로봇 내비게이션 분야에서 TUM의 연구는 인간 환경에서 안전하고 효율적으로 행동 할 수있는 지능적이고 자율적 인 시스템으로가는 길에서 상당한 진전을 나타냅니다. 로봇 잭은 인상적으로 주변 환경을 인식 할뿐만 아니라 인간의 행동을 이해하고 결정에 예측하고 포함시키는 기계를 개발할 수 있음을 보여줍니다. 대화식 내비게이션 능력은 배달 로봇에서 지능형 휠체어, 자율 주행에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 대한 새로운 기회를 열어줍니다.
잭의 발전은 시작일뿐입니다. 로봇 공학과 인공 지능 분야의 연구는 급격히 진행되고 있으며 향후 몇 년 동안 수십 년 동안 더 흥미로운 혁신을 기대할 수 있습니다. 로봇을 우리의 일상 생활에 통합하는 것은 점점 자연스럽게 될 것이며, 자율 시스템은 우리 사회에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 그러므로 우리는 이러한 기술의 개발을 책임지고 처음부터 윤리적, 사회적 측면을 고려하는 것이 매우 중요합니다. 이것이 로봇과 사람들이 미래의 모든 사람의 이익을 위해 함께 일할 수 있도록 보장 할 수있는 유일한 방법입니다.
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