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뭐 로봇 개는 할 수 있습니까? 외국은 they 모든 것을 할 수있다 사람을 구하고 객체를 찾는다!

2021-02-08

펜실베니아 주 랜스 포드에서 다리가 긴 "개" penn이 만든 로봇 Spinoff 유령 로봇 공학은 내에서 탐색 9. 이들 로봇은 실제 지하 수색 및 구조 임무를 시뮬레이션하기 위해 배낭 및 가상 인력과 같은 문화 유물을 탐지하도록 설계되었습니다.

올해 초, 학생, 박사후 연구원 및 교수진 from 펜실베이니아 대학은 피츠버그 근처의 실험 광산으로 가서 SubT 국방 선진 연구 사업단 주최 (DARPA) 챌린지 팀은 Camillo J. Taylor와 연구진은 펜실베이니아의 3 차 산업 기업과 협력하여 알려지지 않은 지하 환경을 탐색하고 탐색 할 로봇 팀을 구성했습니다.

DARPA의 복잡한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 고취하는 것이 도전입니다. SubT 4 개의 광산 뒤의 지하철 터널이나 광산 where 와 같이 인간에게 너무 위험한 곳으로 보낼 수있는 로봇을 개발하는 것이 목표입니다. 작업자는 갇혀 있습니다. . 이들 로봇은 what 안전한 곳에 머물 수 있고 신속하게 대처할 수있는 사람을 본다.

펜실베이니아 지하 터널 운영 실험실 팀원 (PLUTO, Pluto로 번역됨) 까다로운 환경에서 드론으로 작업 해 왔지만 지하로 가면 중장비를 운반하는 동시에 좁은 공간에서 다른 플랫폼이 필요합니다. space. 유령 로보틱스 ' 다리가있는 "개" Exyn 플랫폼 기술 드론, 명왕성은 다리가있는 시스템의 장점을 결합하고 이전의 전문 분야를 결합합니다.

광산을 성공적으로 횡단하려면 로봇이 주변을 볼 수 있어야합니다. 장애물을 피하고 what 그들 인간 운영자와 함께 참조하십시오. 각 개는 레이저를 사용하여 3 차원지도, 스테레오 RGB 를 만드는 빛 감지 및 시퀀싱 장치를 가지고 있습니다. 인공물을 볼 수있는 카메라, 열 신호를 감지하는 열 화상 카메라, onboard 컴퓨터가 데이터를 처리합니다.

플루토 로봇은 또한 어디 를 결정할 수 있어야합니다. 다음으로 이동하려면 인공물을 인식하고 광산 밖에있는 다른 개와 인간에게 정보를 전송합니다. Ph.D 가 개발 한 프로그램 학생 앤서니 Cowley 센서에서 수집 한 이미지를 바탕으로 로봇의 위치지도를 생성하는 데 사용되며, 박사 과정 학생이 개발 한 프로그램을 사용하여 배낭, 휴대폰과 같은 문화 유물을 감지합니다. Shrias 시바 쿠마르 .

때문에 전파 할 수 없음 두꺼운 동굴 벽을 통과 할 때 지하 통신은 특히 어려웠습니다. 석사 과정 Fernando Cladella, Pluto ’s 전략은 "버킷 여단” 로봇이 서로 데이터를 공유하는 시스템. 이런 식으로 로봇이 할 수없는 경우 입구로 돌아와도 수집 한 데이터는 다른 개에 의해 기지국으로 전송 될 수 있습니다.

이 모두 결합 기능을 사용하려면 로봇이 직접 사람의 입력없이 탐색 전략을 계획 할 수 있도록 높은 수준의 자율성이 필요합니다. 박사 과정 학생 Ian miller는 작업을 이끌었고 모든 센서, 하드웨어 및 알고리즘이 함께 작동하도록 도와주었습니다.

올해 초, 명왕성은 일정 기간을 보냈습니다. 9 개의 탄광과 박물관, 펜실베이니아 주 랜스 포드, 그리고 콜로라도 광산 학교의 실험 광산, 그들의 성능을 관찰 자동화 시스템 지하 몇 달의 준비 끝에 8 월의 첫 번째 챌린지에서 they 대항 피츠버그 근처의 시험 광산에있는 10 개의 다른 팀.

각 그룹은 두 개의 광산 코스를 완료하고 배낭, 휴대폰, 소화기, 가상 인사 등 각 코스에서 두 번씩 아이템을 찾으려고 노력했습니다. 제한 시간은 1 시간입니다. 팀원은 광산에 들어갈 수 없었고 밀러 만이 로봇과 데이터를 수집하는 동안 상호 작용할 수있었습니다.

하지만 그들의 로봇은 원하는만큼의 인공 물체를 찾지 못했으며, 명왕성 팀은 이처럼 도전적이고 알려지지 않은 환경에서이 시스템의 성능에 만족합니다. 잘 작동하는 구성 요소에는 how 개는 터널을 감지하고 탐색합니다. their 사물을 인식하는 능력과 "버킷 여단" 을 통해 데이터를 공유하지 못한 개 여러 탐지를 제공하여 their 시스템은 언제 개별 로봇 여행 over. 어떻게 복구.

Adarsh Kulkarni, 마스터의 고스트 로보틱스에서 일하는 학생은 개의 기계적 안정성에 만족한다고 말했다. 여러 번의 추락 후 성능. "지금 지금까지 우리가 로봇을 운영하기 가장 어려운시기이며, 그들이 있는 최악의 환경이기도합니다. "

"그들은 매일 구타 당하고 그들은 다음날 아침에도 일하고 있습니다." Shivakumar 농담으로 추가됨. "이것은 정말 좋아요." 하지만 일부 그들의 디자인이 과도하게 적합 함 좁고 질감이있는 벽 및 SubT 용으로 설계된 센서를 포함하여 로봇 9의 과제에 벽이 더 넓고 매끄럽고 경험이 팀에게 직접 표시됩니다. To 이해 방법 알려지지 않은 환경에서 로봇을 설계하는 것은 어렵지만 새로운 환경에서 로봇을 테스트하는 것은 드문 기회입니다. "이것은 일반적인 학업 워크 플로우와는 매우 다릅니다."miller가 말했습니다. From something 에 대한 알고리즘 지금까지 본 적이없는 완전히 다른 문제입니다.

이 "마지막 10 %" 로봇 공학의 자동화 시스템은 강력하고 신뢰할 수 있습니다. 이 가장 진보 된 기술과 실용적인 관점을 결합하여 일반적으로 해결되는 문제입니다. 가끔 these 시스템 자체 새로운 것은 아니지만 참신함은 their 테스트되지 않은 환경에서 구현. 참신함은 어떻게 모두 해결하려면 이들 혹독한 환경에서도 로봇이 안정적으로 작동하도록합니다. "

팀은 여전히 그들의 SubT 다음 몇 라운드를 계획하십시오. 다음 라운드는 2 월에 도시 환경에서 열릴 예정입니다. 이는 무엇이든 상관없이 날카로운 각도, 매끄러운 벽 및 계단과 같은 더 많은 인공 구조물과 모양을 의미합니다. 미래에 발생합니다. , 로봇 생성 및 전송 으로 도전 실제 환경은 펜실베이니아 대학과 전체 로봇 분야의 발전에 매우 중요합니다. 특히 미래에는 자동화 시스템이 from 생존자를 찾기 위해 자동차 운전. 도전적인 작업.

펜실베이니아에있는 일반 로보틱스, 자동화, 감지 및 인식 연구소의 연구원들은 이를 완벽하게 충족 할 수 있습니다. 부분적으로는 협력과 커뮤니케이션을 장려하는 문화 덕분입니다. "이것 은 무엇인가 우리는 우리 시설에 들어가는 모든 사람 에게 주입합니다."테일러 가 말했다. If 당신은 하지 않습니다 자신의 전문 분야에만 적합한 프로젝트를 갖는 것에 대해 걱정하십시오. 아이디어를 더 광범위하게 이해하려는 경우 더 큰 일을 할 수 있습니다. "