자체 개발 로봇 Max "evolution": Tencent는 민첩한 모션 연구에서 새로운 돌파구

 

　　지난해 3월 텐센트는 자체 개발한 최초의 완전 자체 개발 멀티모달 4족 보행 로봇 맥스를 출시했다. 그 당시 Max는 발 바퀴의 통합 설계에 의존하여 4피트에서 2피트로 서서 움직이며 백플립, 넘어짐 및 기타 동작에서 자가 회복을 완료할 수 있었습니다.

 

　　1년이 넘는 시간이 지난 후 Tencent는 Max에 대한 최신 뉴스를 가져왔습니다. 지난 8월 8일 맥스 2세대 로봇(이하 맥스)이 공식 공개됐다. 매화 더미에 서 있는 바퀴.

 

　　2018년에 텐센트는 로보틱스 X 연구소를 설립했으며, 핵심 연구 방향은 로봇의 기본 기술인 지각 능력과 민감 움직임, 손재주 조작, 지능 신체의 3가지 핵심 기술을 포함하는 로봇입니다.

 

　　현재 연구소에서도 일부 연구개발 성과를 거두고 있으며, 맥스 외에 로봇 개 자모카, 바퀴 달린 로봇 올리 등의 제품도 출시했다.

 

　　이번에 출시된 Max는 시각적 인식, 궤적 계획, 모션 제어 등의 기술 혁신을 달성했으며 이는 로봇의 민감한 모션 연구에서 Tencent의 새로운 돌파구이기도 합니다.

 

　　기자는 Tencent Robotics X 연구실에서 Max의 기능이 주로 로봇 시각적 위치 지정, 지형 인식, 전방향 6자 유도 모션 계획 및 고정밀 모델 예측 제어의 적용에 기인한다고 배웠습니다.

 

　　특히 Tencent Robotics X Lab에서 Max용으로 설정한 테스트 시나리오에서 Max는 총길이 10m, 높이 0.8m의 매화 더미를 빠르게 통과해야 합니다.

 

　　이 복잡한 지형을 성공적으로 통과하기 위해 Max는 먼저 빽빽한 매화 더미와 같이 약간의 흔들림이 있는 복잡한 지형을 처리할 수 있는 실시간 지형 인식 및 매핑이 필요했습니다.

 

　　지형을 본 후 Max는 지형에 따라 적절한 모션 궤적을 계획하고 기복이 심한 지형에 적응하도록 피치, 측면 및 스티어링을 자동으로 조정해야 합니다.

 

　　그 결과 맥스는 자신과 매화 무더기의 위치를 ​​정확히 인지하고, 좁은 더미 표면에서 빠르게 걷기, 밟아 돌리기, 한 더미 점프, 두 바퀴 서기 등의 일련의 동작을 완료할 수 있었다..

 

　　데이터에 따르면 Max의 위치 정확도의 누적 오차는 1% 미만이고 지형 인식 정확도는 2cm 미만입니다.

 

　　Tencent Robotics X Lab은 점프 및 공중제비와 같은 높은 동적 동작으로 인해 발생하는 로봇 제어 정확도의 문제에 대처하기 위해 오프라인 최적의 점프 궤적 계획과 실시간 균형을 결합하여 모델 예측 제어 알고리즘을 개발했다고 보고됩니다. 모션 궤적 계획.

 

　　동시에 연구소는 로봇 지능 연구를 촉진하기 위해 심층 강화 학습과 같은 AI 기술을 사용하여 로봇이 가상 환경에서 자율적으로 학습하고 복잡한 환경의 변화에 ​​더 잘 적응할 수 있도록 합니다.

 

　　연구소 연구원들에 따르면, 텐센트 로보틱스 X 연구소는 사전 설계된 규칙에 따라 반복적인 작업을 수행하는 산업용 로봇과 달리 로봇의 자율적 특성에 대한 연구에 더 많은 관심을 기울인다..

 

　　딥 강화 학습과 같은 기술을 기반으로 Max는 처음 몇 시간 만에 자연스럽고 유연한 보행을 배울 수 있습니다.

 

　　물론 텐센트가 맥스에게 매화 더미를 걷게 하는 것은 변덕스러운 일이 아니다. 실제로 이전에 출시된 로봇 개 자모카는 이미 매화 더미를 '놀이'할 수 있다.

 

　　연구실 연구원들은 맥스가 매화 더미 위를 걷기 위해서는 하나는 연구용 로봇의 민감한 모션 기술의 단계적 연구 결과를 검증하는 것이고, 다른 하나는 해당 신기술과 알고리즘이 좋은 이동성을 가지고 있는지 테스트하는 것이라고 말했다. 실험실을 위한 다른 유형의 모바일 로봇을 개발하고 기술과 경험을 축적하여 잠재적인 응용 시나리오에 적응합니다.

 

　　현재 Max의 실험 목적은 달성되었습니다. 그러나 기술 실험에서 실제 장면 적용까지는 아직 갈 길이 멀고 이것이 Tencent가 로봇 산업을 심화시키는 유일한 방법이기도 합니다.

 

출처 : http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=29224