걷는 것이 왜 그렇게 어려운가요?

적어도 두 다리에. 가장 잘 알려진 휴머노이드 로봇 중 하나 인 아시모 (Asimo )는 이미 걸을 수는 있지만 매우 안정적이지는 않습니다. 그리고 최근 결과입니다.

내가 아는 한, 다리는 본질적으로 다차원 비선형 시스템이며, 제어 이론은 "매우 어렵다"와 "불가능"의 경계에있다.

그러나 예를 들어, 비행기는 비슷하게 다차원적이고 비선형 적이지만, 자동 조종 장치는 수십 년 전에 충분히 잘 조종하고 있습니다. 그들은 수백 명의 살아있는 인간의 삶을 그들에게 혼동하기에 충분히 신뢰할 수 있습니다.

본질적인 차이점은 무엇이며, 걷기가 어려운 이유는 무엇입니까?

나는 이족 보행이 비행기 조종보다 훨씬 어렵다는 것에 동의하지 않습니다. 그것은 당신이 그것을 보는 방법에 달려 있습니다.

많은 로봇이 걸을 수 있고 (이족 보행) 많은 비행기는 비행 특성이나 비행 조건으로 인해 제어하기가 어렵습니다. 로봇이 좋은 조건에서 걷기가 더 쉽습니다. 많은 비행기가 통제하기 어려운 날씨 조건이 너무 많습니다. 때로는 수백 명의 사람들이있는 비행기 중 일부가 이로 인해 충돌합니다.

그러나 로봇의 보행 운동을 어렵게 만드는 이유와 왜 이것이 보행 로봇이라고 생각합니까?

걷기에는 환경과 중력이 신체에 힘을 가하고 움직이는 방법을 이해하고 반응해야합니다. 대부분의 보행 로봇은 모든 부품의 방향을 측정하고 중력 방향을 알려주는 관성 센서 (내 이와 같은)를 가지고있어 운동에 대한 중력의 영향을 예측 (및 제어) 할 수 있습니다.

환경이 어떻게 힘을 가할 것인지 이해하는 것이 더 어렵습니다. 발과 바닥의 접촉이 어떤지, 그리고 마찰이 어떤지에 대해 가정 할 수 있기 때문에 단단하고 부드러운 표면 위를 걷는 것은 쉽습니다. 많은 보행 로봇에는 발목에 힘 토크 센서가있어 이러한 접촉을 측정 할 수 있습니다. 일부는 발바닥에 접촉 센서가 있습니다.

불규칙하거나 불안정한 표면을 걷고 자하면 훨씬 더 어려워집니다. 더 이상 가정을 할 수 없지만 대신 접촉 마찰이 무엇인지 실시간으로 추정해야합니다. 올바른 센서 없이는이 작업을 수행하기가 어렵고 보행 환경을 염두에두고 여러 가지 가정으로 로봇을 설계 한 경우 다른 환경에서 어려움을 겪을 수 있습니다. 마찰 및 발 지지대가 잘못 추정되면 로봇이 미끄러 져 넘어집니다.

그것은 발 접촉입니다 ... 물론, 우리는 환경을 탐색 할 때 손을 사용하여 안정성을 유지하고 일시적으로 무언가에 기대어 물건에 부딪 히고 그로부터 회복 할 수 있습니다. 휴머노이드 로봇 공학에서 수행되는 연구를 살펴보면 다른 프로젝트가 이러한 모든 문제를 조사하고 어느 정도 해결했음을 알 수 있습니다.

이제 걷기에 실패하는 원인을 생각해보십시오. 출입구에서 보지 못한 작은 입술이 넘어 질 것입니다. 다른 높이와 다른 단계는 넘어 질 수 있습니다. 쓰러져있는 표면은 균형을 잃을 수 있습니다. 좋은 보행 로봇은 이러한 모든 것을 인식하고 제어해야합니다. 따라서 보행 제어, 예외 복구 제어뿐만 아니라 제어를 다른보다 적절한 접근 방식으로 변경해야하는 위치를 예측하기위한 우수한 인식 및 환경 모델도 필요합니다.

문제는 매우 복잡해집니다. 제어 문제가 아니라 설계해야 할 전체적인 인식, 계획, 반사 및 제어 시스템입니다. 매년 진전이 이루어 지지만, 인간 환경에서 우수한 양족 운동에 필요한 모든 감지, 센서 융합, 처리 및 작동을 갖춘 시스템을 만드는 데 더 많은 진전이 필요합니다.

걷는 것이 왜 그렇게 어려운가요? 하나를 골라야한다면 지각은 통제가 아니라 가장 많은 노력이 필요한 영역이라고 말하고 싶습니다.

먼저, 당신은 모든 강력한 상징을 고려해야합니다 : $

연구는 항상 $와 상충되며, 원하는 모든 자금을 확보하는 것은 어려운 일입니다. 한편, 비행기 산업은 2016 년에 33 억 Bbb-billllllllion 의 이익 을 끌어 내고 있습니다. 그것은 많은 돈과 함께 파일럿 무능력 화와 같은 최악의 시나리오에 대해 자동화 된 시스템을 만들 수있는 사람들에게 많은 이유가 있습니다. 기타

시간도 있습니다. 더 많은 시간과 사람들이 비행기에서 일하면서 사람들이 하늘을 통과하도록하는 유일한 목표를 완성하는 데 보냈습니다.

학계 적으로는 다른 문제가 있습니다. 언급 한 바와 같이, 비행기는 (걷는 기계와 관련하여) 매우 오랫동안 개발 된 분야였습니다. 랜딩 기어부터 추력 제어, 에일러론 조작에 이르기까지 모든 것이 광범위하고 모듈 식으로 개선되었습니다. 따라서 이러한 절차를 자동화하는 '스크래치에서'프로세스가 아닙니다.

그러나 걷기는 아마도 더 복잡한 작업 일 것입니다. 첫째, 균형이 있습니다. 인체는 수백만 년에 걸쳐 수백만 년이 걸리며, 발목을 이런 식으로 회전시키는 등 피부 아래에 모든 적절한 역학이 있습니다. 이러한 역학을 복제하는 것은 어렵지만 로봇에게 올바른 시간 척도로 ) 균형을 이해하고 반응하는 것은 어렵다. 그런 다음 지형 문제를 추가합니다. 몇 계단이나 바위가 많은 언덕을 올라 가면서 균형을 잡는 것이 훨씬 어려워졌습니다. 그리고 걷는 동안 다리를 들어 올리고 기본적으로 몇 인치 앞으로 떨어지게 한 다음 즉시 균형을 잡고 발판을 잡고 이미 다른 발을 들어 올리십시오.

말하자면, 나는 당신이 로봇 보행 분야에서 몇 가지 멋진 발전을 놓치고 있다고 생각합니다. 그리고 당신은 이 Boston Dynamics 비디오에 흥미가있을 것 입니다.

몇 분 안에, 당신은 분명히 이것이 기계 및 기술의 위업의 규모를 보게 될 것입니다.

이족 로봇은 본질적으로 불안정합니다. 약간 두드리면 넘어 질 수 있습니다.

상업용 항공기는 본질적으로 안정적입니다. 바람이 조금만 움직일 때 바람이 불 수 있지만 하늘을 벗어나지 않고 올바른 방향으로 계속 비행합니다.

안정된 안정성을 가진 항공기 가 존재하지만 안정된 안정성을 위해 최근에는 상당히 복잡한 자동 제어 시스템을 사용하여 제어 할 수 있으며 심지어 이족 로봇처럼 불안정하지도 않습니다.

역동적 인 걷기

Biped 보행이 더 어려운 이유는 box2d, havok 등과 같은 실제 물리 시뮬레이션이 컴퓨터 역사에서 상대적인 새로운 개념이기 때문입니다. 물리 엔진을 사용한 최초의 널리 알려진 게임은 Angry Birds (2009)입니다. 나중에 QWOP 시뮬레이터 등이 나왔습니다.

첫 번째 연구는 Marc Raibert의 MIT Lab에서 수행되었습니다. 그는 단일 레그 로봇을 구축 할뿐만 아니라 SIGGRAPH 1991의 요구 사항을 충족하는 컴퓨터 애니메이션을 만들었습니다. 나중에 Boston Dynamics는 먼저 새로운 알고리즘 내에서 물리 시뮬레이션을 테스트했습니다. 워킹 캐릭터를 지원 한 소비자 시장을위한 최초의 게임 엔진은 2000 년경에 프로그래밍 된 NaturalMotion Euphoria였습니다. 그 전에 컴퓨터 하드웨어는 물리를 실시간으로 시뮬레이션 할만큼 빠르지 않았습니다. 물리 엔진 위에있는 Biped 컨트롤러는 시뮬레이션이 합리적으로 빠르게 작동하는 경우에만 발명 할 수 있습니다.

비행기의 자동 조종 장치

비행기 용 자동 조종 장치가 존재하거나 보잉 A380을 착륙 할 수 있다는 것은 잘못입니다. X-47B와 같은 현재의 군사용 드론조차도 착륙을위한 인간-인-더-루프가 필요 합니다 (x-47b 항공기의 개발 테스트 중에 배운 교훈, 21 페이지 "미션 오퍼레이터는 코더와 직접 협력하여 계획 개발 / 검증"). 스팀 펑크 우주에서만 자율 비행기를 이용할 수 있으며 합리적으로 잘 작동합니다.