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write date : 2022-04-07 10:56:50   

[로봇] 자율주행 자동차에 대해서는 많이 들었지만 보행자 사이를 이동할 수 있는 로봇에 대해서는 듣지 못했다. 장애인들이 더 쉽게 이동할 수 있도록 돕는 군중 친화적 로봇 휠체어가 개발되었다. Qolo로봇의 센서의 데이터는 사람 감지 및 추적 알고리즘과 결합되어 로봇 주위에 얼마나 많은 사람들이 있고 어떤 방향으로 움직이는지를 추정한다.


LASA의 박사 후 연구원인 디에고 파에즈(Diego Paez)는 로잔 중심부에서 Qolo 로봇 휠체어를 테스트하고 있다.

 

로봇 휠체어는 곧 군중 속을 부드럽고 안전하게 이동할 수 있을 것이다. EU 자금 지원 프로젝트인 CrowdBot의 일환으로 EPFL 연구원들은 이러한 종류의 기술과 관련된 기술, 윤리 및 안전 문제를 탐구하고 있다. 이 프로젝트의 목표는 궁극적으로 장애인이 더 쉽게 이동할 수 있도록 돕는 것이다.

 

로잔의 주간 아웃도어 시장에서 쇼핑객은 지난 몇 주 동안 EPFL의 발명품 중 하나인 휠체어와 로봇을 결합한 새로운 장치를 접했을 수 있다. EPFL LASA(Learning Algorithms and Systems Laboratory) 연구원들이 INRIA가 주도하고 EPFL을 포함한 7개 연구 기관의 컨소시엄이 참여하는 프로젝트인 CrowdBot에서 개발 중인 기술을 테스트하는 데 사용하고 있다.

 

이 프로젝트는 정보통신기술(ICT) 섹션에서 EU Horizon 2020 프로그램으로부터 자금을 지원받았다. CrowdBot은 로봇이 혼잡한 지역을 통과하도록 하는 기술 및 윤리적 타당성을 테스트하는 것을 목표로 한다. 이러한 로봇은 휴머노이드, 서비스 로봇 또는 보조 로봇일 수 있다. LASA의 책임자인 Aude Billard 자율주행 자동차에 대해서는 많이 들었지만 보행자 사이를 이동할 수 있는 로봇에 대해서는 듣지 못했다. “그러나 로봇 기술은 분명히 그런 방향으로 가고 있으므로 우리는 그것이 의미하는 모든 것에 대해 지금 생각하기 시작해야 한다.”

 

많은 가능한 시나리오

 

연구 중인 다양한 문제 중 가장 분명한 것은 로봇 사용자와 주변 사람들의 안전에 관한 것이다. LASA 연구원들은 기존 법률이 이 문제를 다루지 않는다는 것을 발견하고 인간과의 충돌 위험을 포함하여 가능한 모든 위험을 조사하기 시작했다.

 

과학자들은 위험 평가를 수행하기 위해 Qolo(Quality of Life with Locomotion의 약자)라는 로봇을 선택했다. Qolo는 원래 일본 쓰쿠바 대학에서 개발되었으며 장애가 있는 사람들을 위한 입식 휠체어 역할을 하도록 고안되었다. 그것은 두 개의 전동 바퀴와 착용자가 앉은 자세에서 서 있는 자세로 쉽게 움직일 수 있게 해주는 수동적 외골격을 포함한다.

 

LASA 팀은 베른에서 Qolo의 충돌 테스트를 수행했다. LASA의 박사후 연구원인 디에고 파에즈(Diego Paez) 충돌의 영향은 사람의 키에 따라 달라질 수 있기 때문에 두 종류의 더미로 테스트를 진행했다. "예를 들어 어린이의 경우 가장 취약한 부위는 머리이고 임산부는 복부이다." 연구원들은 6km/h 이하와 같은 낮은 로봇 속도에서도 충돌이 심각한 부상을 유발할 수 있음을 발견했다. 따라서 이러한 충돌을 방지하는 것이 훨씬 더 중요하다.

 

 

액티브 내비게이션 시스템

 

첫 번째 단계는 Qolo가 주변 환경을 분석하고 반응할 수 있도록 수정하는 것이었다. 과학자들은 로봇에 전면의 카메라와 전면과 후면에 레이저가 장착된 Lidar 시스템을 포함한 다양한 센서를 장착했다. “로봇이 앞과 뒤의 장애물을 피할 수 있도록 주변을 360° 볼 수 있는 것이 중요하다. 또한 충돌을 피하기 위해 빠르게 후진해야 하는 경우에 대비하여 뒤에 무엇이 있는지 알아야 한다.”라고 Paez는 말합니다. "Lidar 시스템은 모든 종류의 장애물을 감지하고 카메라는 장애물이 보행자인지 로봇에게 알려준다."

 

팀은 또한 Qolo의 전면에 범퍼를 설치했다. Paez "범퍼는 로봇이 무언가와 접촉했음을 로봇에 알리고 접촉력을 측정하므로 로봇이 여전히 움직이는 동안 최대 힘을 매우 낮게 유지할 수 있다."라고 말한다. 다시 말해, Qolo는 장애물에 부딪힐 때 멈추도록 프로그래밍되지 않고 오히려 그 주위를 이동하도록 프로그래밍되어 있다. 그는 "인파 한가운데서 갑자기 멈추는 것은 로봇에 가까운 사람들에게 훨씬 더 위험할 수 있다"고 말했다.

 

Qolo 센서의 데이터는 사람 감지 및 추적 알고리즘과 결합되어 로봇 주위에 얼마나 많은 사람들이 있고 어떤 방향으로 움직이는지를 추정한다. LASA 연구원들은 Qolo가 진입하기에 가장 좋은 경로를 식별할 수 있도록 하는 특수 탐색 알고리즘을 개발했다. 불과 몇 밀리 초에 불과하므로 붐비는 군중 속에서 빠르게 응답할 수 있다.

 

예측할 수 없는 예측

 

엔지니어의 기술력에도 불구하고 로봇은 (아직) 신속한 방향 전환과 같은 갑작스러운 움직임을 예측할 수 없다. “사람마다 반응이 다르기 때문에 사람들이 각기 다른 상황에서 어떻게 행동할지 시뮬레이션할 수는 없다. 그렇기 때문에 실제 조건에서 Qolo를 테스트해야 한다.”라고 Paez는 말한다. 따라서 시험은 로잔의 공개 시장에서 실행된다.

 

그곳에서 엔지니어는 하드웨어에서 알고리즘에 이르기까지 로봇의 모든 시스템과 사용자 경험에 대한 귀중한 피드백을 얻을 수 있다. 초기 결과는 유망하다. 보행자가 기계 주변에서 정상적으로 행동하는 것처럼 보이므로 데이터 수집에 큰 이점이 된다. Paez "여전히 데이터를 분석해야 하지만 로봇의 반자율적 차원이 잘 작동하는 것으로 보인다."라고 말한다. Billard는 다음과 같이 덧붙인다. “사용자는 상체를 움직여 가야 할 방향을 알려줌으로써 Qolo를 안내한다. 장애물이 갑자기 나타나면 로봇이 즉시 대응하여 회피한다. 이러한 종류의 보조 탐색은 장애인에게 실질적인 이점이 될 수 있다.”

 

위험 인식

 

로봇 공학의 발전이 빠른 속도로 진행됨에 따라 우리는 도로와 인도에서 배달 로봇과 같은 그러한 장치를 점점 더 많이 볼 수 있다. 그럼에도 불구하고 LASA 팀은 한 가지 중요한 점을 강조한다. 충돌 및 기타 사고의 가능성을 최소화하기 위한 효과적인 방법을 개발하는 것이 필수적이라는 것이다. Paez "충돌 테스트 결과 부상 위험이 높을 수 있으며 때로는 자동차에 허용되는 수준을 초과할 수 있음이 밝혀졌다."라고 말한다.

 

Billard "이제 우리는 로봇의 속도를 낮추거나 충격 흡수 능력을 향상시켜 이러한 위험을 완화하기 위한 제어 시스템을 개발해야 한다."라고 말한다. "그리고 이러한 결과를 향후 입법에서 고려하는 것이 중요하다. 이러한 법률에는 Qolo와 같은 보조 로봇의 속도 제한을 설정하거나 배달 로봇과 같은 특정 유형의 차량이 자주 방문하는 지역에서 작동하는 능력을 제한하는 것이 포함될 수 있다.”


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