카네기멜론대학교와 캘리포니아대학교 컴퓨터과학부 연구원
소형 로봇에게 기회를 주는 것이 중요계단을 오르고 어떤 환경에도 대처할 수 있습니다. 이렇게 하면 정말 유용해질 것입니다. 과학자들은 사람들의 가정에서의 작업과 수색 및 구조 작업 모두에 유용할 것이라고 설명합니다.
특별히 프로그램된 엔지니어와공공 공원 및 기타 까다로운 환경에서 고르지 못한 계단과 언덕을 어떻게 탐색하는지 확인하기 위해 로봇을 테스트했습니다. 그는 인공 시각과 소형 온보드 컴퓨터에 의존하여 빠르게 적응하는 것으로 나타났습니다.
연구원들은 시뮬레이터에서 로봇의 4,000개의 클론을 사용하여 걷기와 오르기 연습을 했습니다. 개발 작성자가 설명했듯이 이 기계는 단 하루 만에 6년의 경험을 모두 얻었습니다.
대부분의 로봇 시스템은카메라를 사용하여 환경 지도를 만들고 이를 실행하기 전에 움직임을 계획하는 데 사용합니다. 이는 종종 실패로 이어지는 느린 프로세스입니다. 매핑 및 계획은 높은 수준의 제어에 초점을 맞춘 시스템에 유용하지만, 복잡한 지형에서 걷기 또는 달리기와 같은 낮은 수준의 기술에 대한 동적 요구에 항상 적합한 것은 아닙니다.
새로운 시스템은 이러한 모든 단계와 가이드를 우회합니다.비전 입력을 로봇 제어에 직접 입력합니다. 간단히 말해서 로봇이 보는 내용에 따라 움직이는 방식이 결정됩니다. 이를 통해 궁극적으로 거친 지형의 변화하는 상황에 신속하게 대응하고 효과적으로 탐색할 수 있습니다.
엔지니어들이 사용한 로봇은 기존의 다른 로봇보다 최소 25배 저렴했습니다. 과학자들의 알고리즘은 저렴한 로봇을 보다 접근 가능하고 효율적으로 만들 수 있습니다.
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