초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 실제 산업 현장과 사회 전반에 적용되고 있는 4족 보행 로봇과 2족 보행 로봇의 원격조종을 위한 Multimodal Human-Robot Interface(MM-HRI)의 개발을 목표로 함. 로봇의 보행 형태에 따른 주 수행 작업이 다르기 때문에 그에 따른 적합한 형태의 MM-HRI 가 필요함. MM-HRI 는 인간 오퍼레이터가 로봇을 원격 조종하는데 필요한 1)정보 표시(Display), 2)조작기(Controller), 3)제어 알고리즘, 4)준자동화 모듈을 포함하는 통합 시스템을 의미함

□ 연구개요
본 연구는 실제 산업 현장과 사회 전반에 적용되고 있는 4족 보행 로봇과 2족 보행 로봇의 원격조종을 위한 Multimodal Human-Robot Interface(MM-HRI)의 개발을 목표로 함. 로봇의 보행 형태에 따른 주 수행 작업이 다르기 때문에 그에 따른 적합한 형태의 MM-HRI 가 필요함. MM-HRI 는 인간 오퍼레이터가 로봇을 원격 조종하는데 필요한 1)정보 표시(Display), 2)조작기(Controller), 3)제어 알고리즘, 4)준자동화 모듈을 포함하는 통합 시스템을 의미함

□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구를 통하여 크게 4가지 연구 목표에 대한 결과를 확인함. 1) Double Joysticks 형태의 Stable Driving Maneuver Controller를 개발하였으며, 4족 로봇조종 시 기존 Controller 보다 우수함을 확인함. 요소기술로써 4족 로봇의 특성을 고려한 Force Feedback 제어 알고리즘 개발 및 별도의 Sensor가 필요없는 DNN기반 Augmented Sensor 및 조향의도 파악 알고리즘을 개발하였음. 2) 동역학 시뮬레이션 기반 Affordance를 이용한 HMI System을 개발하였으며, 상황 인식 능력이 향상됨을 확인함. 요소기술로 영상 정보를 이용한 특징점 인식 및 위치 파악 기술, 음원 방향을 8방위로 분류하는 Sound Localization 기술, XR 기반 카메라의 시야 확장 및 건물 실내 정보 제공 Display를 개발하였음. 3) Haptic Interface와 3차원 Balancing Interface를 결합한 통합 Interface를 설계하고 제작함. Haptic Interface를 통해 로봇에 가해지는 접촉력과 관성력을 전달받을 수 있고, Balancing Interface를 통해 오퍼레이터와 로봇의 상태 차이를 기반으로 상호 Feedback 및 균형 유지 전략을 전달할 수 있음을 확인함. 요소기술로 Force Sensor 없이 오퍼레이터의 명령과 로봇 동작 사이의 오차에 기반한 Force Feedback 알고리즘을 개발하였음. 4) BFI를 통해 수집한 데이터를 이용하여 오퍼레이터의 균형 유지 전략 모방학습을 통한 Balancing 제어 자동화 알고리즘을 개발하였음. 로봇의 Power Manipulation 작업 시 도구에 의한 충격량을 최대화하기 위한 관절의 토크 최적화 알고리즘을 개발하였음. 최적화된 자세 및 토크가 인간의 숙련된 모터 Skill과 유사함을 확인함

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
기존의 재난 로봇 운용 시 부적절한 HRI의 사용으로 Human Error가 발생할 경우 작업에 실패하는 경우가 많이 발생함. 본 연구에서 개발한 4족 로봇의 안정적인 주행 조작을 위한 MM-HRI와 2족 로봇의 Haptic 및 Balancing 통합 HRI는 기존의 HRI와 달리 각 로봇의 특성을 고려한 HRI이며, 이러한 적절한 HRI의 사용을 통해 Human Error를 줄일 수 있음
현재 로봇 기술 수준으로 100%의 자동화를 구현하는 것은 불가능하며, 이러한 불완전한 자동화로 인해 로봇의 작업 수행이 실패하는 경우가 발생함. 본 연구에서 개발한 준자동화 기술인 Balancing 제어의 자동화 알고리즘, Power Manipulation 작업시 충격량을 최대화하는 최적화 알고리즘은 오퍼레이터의 Workload을 줄여줄 수 있고, 본 연구팀은 이러한 준자동화 기술을 MM-HRI와 함께 실제 현장에서 로봇을 운용하기 위한 실용적이고 현실적인 문제 해결방법으로서 제안함
본 연구에서 개발한 머신러닝 기술은 로봇의 완전 자동화를 위한 기초기술 연구로서, 향후 인간 작업자와 동등한 수준의 성능을 발휘할 수 있는 완전 자동화 로봇의 개발을 지향하고 있으며 Human-in-the-Loop 제어방식과 완전 자동 제어방식 사이의 중간단계로의 연구적 가치를 가짐

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구개발의 필요성 ... 4
• 1.2 연구개발의 최종목표 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1 4족 보행 로봇의 Stable Driving Maneuver 를 위한 MM-HRI 개발 ... 5
• 2.2 2족 보행 로봇의 Power Manipulation 전신 조작(Whole-Body Control)을 위한 MM-HRI 개발 ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 15
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 15
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 16
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 자체점검표 ... 19
• 7. 참고문헌 ... 19
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 20
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 22
• 끝페이지 ... 31