벌레 같은 로봇은 곧 미래의 수색 및 구조 팀을 지원할 것입니다

과학자들은 수십 년 동안 뱀처럼 생겼고 팔다리가 없는 로봇을 만들기 위해 노력해 왔습니다. 이 로봇은 붕괴된 건물을 탐색하여 생존자를 찾고 지원할 수 있는 수색 및 구조 상황에서 유용할 수 있습니다.

가늘고 유연한 몸체를 갖춘 팔다리가 없는 로봇은 걷거나 바퀴가 달린 로봇과 인간 구조자가 실패하는 경향이 있는 잔해 더미와 같은 제한되고 어수선한 공간을 쉽게 이동할 수 있습니다.

그러나 가장 발전된 팔다리 없는 로봇조차도 어려운 지형에서 벌레와 뱀의 민첩성과 다재다능함으로 움직이는 데는 근접하지 못했습니다.

상대적으로 단순한 신경계를 갖고 있는 작은 선충류 Caenorhabditis elegans 조차도 어려운 물리적 환경을 헤쳐나갈 수 있습니다.

엔지니어, 로봇공학자, 물리학자로 구성된 팀의 일원으로서 우리는 이러한 성능 차이를 탐구하고 싶었습니다. 하지만 우리는 신경과학에서 답을 찾는 대신 생체역학으로 눈을 돌렸습니다.

우리는 벌레와 뱀이 움직임에 힘을 주는 방식과 유사한 메커니즘을 사용하여 몸을 움직이는 로봇 모델을 구축하기 시작했습니다.

언듈레이터와 기계 지능

수천년에 걸쳐 유기체는 물리적 주변 환경을 감지하고, 이 정보를 처리하고, 장애물을 피해 이동하기 위해 정확한 신체 움직임을 실행할 수 있는 복잡한 신경계를 진화시켰습니다.

로봇 공학에서 엔지니어는 로봇 신경계의 일종인 로봇 신체의 센서로부터 정보를 수집하고 해당 정보를 사용하여 이동 방법을 결정하는 알고리즘을 설계합니다. 이러한 알고리즘과 시스템은 일반적으로 복잡합니다.

우리 팀은 센서나 계산이 필요하지 않은 장애물을 처리하기 위해 기계적으로 제어되는 접근 방식을 강조하여 이러한 시스템을 단순화하는 방법을 찾고 싶었습니다. 이를 위해 우리는 생물학의 사례를 살펴보았습니다.

동물은 움직임을 제어하기 위해 뉴런(뇌세포와 말초 신경)에만 의존하지 않습니다.

그들은 또한 근육의 탄력성과 같은 신체의 물리적 특성을 사용하여 뉴런이 반응할 기회를 갖기도 전에 환경에 자발적으로 반응하도록 돕습니다.

계산 시스템은 수학 법칙의 지배를 받는 반면, 기계 시스템은 물리학의 지배를 받습니다. 동일한 작업을 달성하기 위해 과학자들은 알고리즘을 설계하거나 물리적 시스템을 신중하게 설계할 수 있습니다.

예를 들어, 팔다리가 없는 로봇과 동물은 몸의 일부를 왼쪽과 오른쪽으로 구부리는 방식(파동이라고 불리는 일종의 움직임)을 통해 세상을 이동합니다.

장애물과 충돌하면 반대쪽보다 한쪽으로 더 많이 몸을 구부려 돌아서 돌아가야 합니다. 과학자들은 로봇의 머리나 몸에 센서를 부착하여 이를 달성할 수 있습니다.

그런 다음 로봇이 머리나 ​​몸에 충분한 힘을 "느끼면" 장애물을 피해 돌아서거나 회전하도록 지시하는 알고리즘을 설계할 수 있습니다.

또는 과학자들은 로봇의 재료와 모터의 배열 및 강도를 신중하게 선택하여 충돌이 자발적으로 회전을 이끄는 신체 모양을 생성할 수 있었습니다.

이 로봇은 과학자들이 "기계 지능"이라고 부르는 것을 갖게 될 것입니다.

우리와 같은 과학자들이 유기체의 신체가 주변 환경의 물체와 접촉할 때 기계적으로 반응하는 방식을 이해할 수 있다면 복잡한 알고리즘을 프로그래밍하지 않고도 장애물을 처리할 수 있는 더 나은 로봇을 설계할 수 있습니다.

다양한 기복 유기체 세트를 점점 더 커지는 로봇 “뱀” 동물원과 비교해 보면 로봇과 생물학적 기복 생물 사이의 한 가지 차이점이 눈에 띕니다.

거의 모든 기복형 로봇은 각 관절에 모터가 있는 일련의 연결된 세그먼트를 사용하여 몸을 구부립니다. 그러나 그것은 살아있는 유기체가 구부러지는 방식이 아닙니다.

대조적으로, 큰 뱀부터 작은 선충류에 이르기까지 모든 사지 없는 유기체는 단일 회전 관절-운동 시스템이 아니라 몸 양쪽에 있는 두 개의 근육 밴드를 통해 구부러집니다.

엔지니어에게는 이 디자인이 직관에 어긋나는 것처럼 보입니다. 한 사람이 할 수 있는 일을 왜 두 개의 근육이나 모터로 제어합니까?

이 질문에 답하기 위해 우리 팀은 뱀과 벌레의 두 근육 밴드에서 영감을 받아 기계적으로 지능적인 사지 없는 로봇을 위한 MILLR이라는 새로운 로봇을 만들었습니다.

MILLR에는 각 관절을 좌우로 양쪽으로 당기는 독립적으로 제어되는 두 개의 케이블이 있습니다.

우리는 이 방법을 통해 로봇이 주변을 감지하지 않고도 장애물 주위를 자발적으로 움직일 수 있고 환경에 맞게 신체 자세를 적극적으로 변경할 수 있다는 것을 발견했습니다.

기계적으로 지능적인 로봇 만들기

MILLR는 특정 유기체의 상세한 근육 해부학을 모방하는 대신 케이블을 감거나 풀어 신체의 양쪽에 힘을 가합니다.

이런 방식은 뱀과 선충이 사용하는 근육 활성화 방법을 반영하며 왼쪽과 오른쪽이 교대로 활성화됩니다.

이 활성화 모드는 한쪽을 조여 몸체를 한쪽 또는 다른 쪽으로 당기고, 반대쪽은 이완되어 수동적으로 당겨집니다.

케이블의 느슨함 정도를 변경하여 다양한 수준의 본체 강성을 달성할 수 있습니다.

로봇은 장애물과 충돌할 때 케이블 장력에 따라 장애물의 힘에 따라 선택적으로 모양을 유지하거나 구부러집니다.

우리는 로봇이 한쪽으로 적극적으로 구부러지고 같은 방향의 힘을 경험하면 몸체가 힘에 순응하여 더 구부러진다는 것을 발견했습니다.

또는 로봇이 굽힘에 반대되는 힘을 경험하는 경우 로봇은 견고한 상태를 유지하고 장애물에서 스스로 밀어냅니다.

신체에 따른 장력의 패턴으로 인해 일반적으로 로봇이 움직이지 않게 하거나 스스로 움직이지 않게 만드는 정면 충돌이 대신 자연스럽게 장애물 주위로 방향을 바꾸게 되었습니다.

로봇은 일관되게 앞으로 나아갈 수 있습니다.

밀러 테스트

기계 지능의 이점을 조사하기 위해 우리는 작은 장애물 코스를 만들고 선충 벌레를 보내어 그것이 얼마나 잘 수행되는지 확인했습니다.

비슷한 과정을 통해 MILLR를 보내서 결과를 비교했습니다. MILLR는 실제 웜만큼 효과적으로 경로를 이동했습니다.

우리는 벌레가 장애물과 충돌할 때 MILLR와 동일한 유형의 신체 움직임을 보인다는 것을 알아냈습니다. 기계적 지능의 원리는 선충의 영역을 넘어 확장될 수 있습니다.

향후 연구에서는 수색 및 구조에서 다른 행성 탐험에 이르기까지 다양한 응용 분야를 위해 다양한 유형의 유기체를 기반으로 로봇을 설계할 수 있습니다.

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편집자 주: 이 기사는 Tianyu Wang 박사가 작성했습니다. Georgia Institute of Technology의 로봇 공학 학생과 Georgia Institute of Technology의 물리학 박사후 연구원인 Christopher Pierce는 크리에이티브 커먼즈 라이센스에 따라 The Conversation에서 재출판되었습니다. 원본 기사를 읽어보세요 . e.