물리적 상호작용을 통한 로봇 촉각지각 학습

전문가 제언

○ 일상의 인간환경에서 유용한 임무를 수행하기위해 로봇은 물체와 접촉하는 동안 경험하는 지각을 이해하고 통신할 수 있어야 한다. 이런 목적으로 PR2 로봇에 1쌍의 생체모방센서를 붙여 60개의 가정 물체에 4가지 탐색 절차(EP)를 수행하면서 풍부한 촉각 신호를 얻었다. 병행해서 인간은 무관심하게 같은 물체를 접촉하여 예정된 25세트 라벨로부터 바이너리 촉각 데이터를 선정했으며, 여러 머신-러닝 알고리즘을 개발하여 로봇 센서 데이터에서 촉각지각 의미를 발견했다. 가장 성공적인 알고리즘은 모든 4가지 탐색 절차 동안 기록된 정적？동적 성분 데이터를 지능적으로 조합한 것이다. 가장 우수한 접근은 인간 평균 값 보다 높은 평균 지각 등급 F1 0.77을 나타냈다.

 

○ 본 논문 주제 관련 촉각기술(haptics)은 힘이나, 진동, 운동 등을 물체나 사람에게 가함으로서 접촉 느낌을 생성하는 촉각 피드백 기술이며, 엔지니어링, 로봇, 심리학, 인지과학, 컴퓨터 사이언스 및 교육 기술 등의 연구를 포함한다. 로봇 학습은 로봇 전문지식 없이 일반 사용자에 의한 직관적 로봇 프로그래밍을 위해 유용한 방법으로 최근 주목을 받고 있으며, 분야 중 물리적 상호작용은 신생의 기대되는 연구 토픽이다. 이 분야의 연구는 대체로 센서와 알고리즘 분야로 로봇 응용과 병행하며 세계적으로 미국을 비롯하여 독일, 일본, 중국 등에서 활발하게 연구가 진행 중이다. 주요 토픽은 기능전달, 근육지각 교육, 촉각 안내, 학습 상호작용, 모방 러닝, 물리적 로봇-인간 상호작용, 적응 로봇제어를 위한 기계러닝, 러닝 상호작용을 위한 생물학적 유인 원리 등이다.

 

○ 국내에서는 사회적 응용으로 모바일 디바이스, 의료？복지, 가상현실 분야에서 촉각 기술 및 머신러닝 알고리즘 연구가 활발하나 센서의 제한적 개발로 연구개발에 한계가 있으며, 군사 분야에서는 UUV, UAV, UGV 등에 걸친 무인시스템 실용화와 더불어 실용적 응용이 확대되고 있으며, 특히 급조 폭발물(IED: Improvised Explosive Device) 탐지, 원격 수술(tele-operation), 가상현실 등에서 부분적으로 기술이 개발되고 있으나 4세대 촉각기술이나 보다 지능적인 머신러닝 알고리즘의 발전이 요구 된다.

저자

Vivian Chu, et al.

자료유형

니즈학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정밀기계

연도

2015

권(호)

63()

잡지명

Robotics and autonomous Systems

과학기술
표준분류

정밀기계

페이지

279~292

분석자

안*영

분석물

• 물리적 상호작용을 통한 로봇 촉각 학습.pdf [571,678 byte]

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