자율 로봇

Autonomous robot

자율로봇은 인간의 조종에 의지하지 않고 작동하는 로봇이다.최초의 자율 로봇 환경은 엘머와 엘시로 알려져 있으며, 1940년대 후반에 W에 의해 건설되었다. 그레이 월터.그들은 생물학적 뇌가 하는 방식으로 "생각하도록" 프로그램되고 자유의지를 갖도록 [1]의도된 역사상 최초의 로봇이었다.엘머와 엘시는 종종 모양과 이동 방식 때문에 거북이라는 꼬리표를 붙였습니다.그들은 [citation needed]빛 자극에 반응하여 일어나는 움직임인 광축성을 할 수 있었다.

역사적인 예로는 우주 탐사선이 있다.현대의 예로는 자가운전 진공청소기와 자동차가 있다.공장 내 조립 라인에서 작동하는 산업용 로봇 팔은 고도로 구조화된 환경과 기관차가 작동하지 않기 때문에 자율성이 제한되지만 자율 로봇으로 간주될 수도 있다.

로보틱 자율성의 구성 요소 및 기준

자기 자신을 스스로 유지하는 것

완전한 물리적 자율성을 위한 첫 번째 요건은 로봇이 스스로를 돌볼 수 있는 능력이다.현재 시판되고 있는 많은 배터리 구동 로봇들은 충전소를 찾아 연결할 수 있으며, 소니의 아이보 같은 장난감들은 배터리를 충전하기 위해 자가 도킹이 가능하다.

자기 유지보수는 자신의 내부 상태를 감지하는 '수용'에 기초한다.배터리 충전 예에서 로봇은 배터리가 부족하다는 것을 자체 감지하여 충전기를 찾을 수 있습니다.또 다른 일반적인 자체 감응 센서는 열 모니터링용입니다.로봇들이 사람들 가까이에서 그리고 가혹한 환경에서 자율적으로 일하기 위해서는 더 많은 소유권이 요구될 것이다.일반적인 자체 수용 센서에는 열, 광학 및 촉각 감지와 홀 효과(전기)가 포함됩니다.

우측 하단 모서리에 배터리 전압 및 기타 자체 수용성 데이터를 표시하는 로봇 GUI 디스플레이이 디스플레이는 사용자 정보만을 위한 것입니다.자율로봇은 사람의 개입 없이 자체 감응 센서를 감시하고 반응시켜 안전과 정상 작동을 유지한다.

환경 감지

외부 수용은 환경에 대한 것을 감지하는 것이다.자율 로봇은 그들의 임무를 수행하고 문제를 피하기 위해 다양한 환경 센서를 가지고 있어야 한다.

  • 일반적인 외수용 센서에는 전자파 스펙트럼, 소리, 촉각, 화학(냄새, 냄새), 온도, 다양한 물체에 대한 범위, 고도가 포함됩니다.

어떤 로봇 잔디 깎는 기계들은 완벽하게 깎은 잔디밭을 유지하기 위해 필요한 만큼 풀이 자라는 속도를 감지함으로써 그들의 프로그램을 조정할 것이고, 어떤 진공 청소 로봇들은 얼마나 많은 흙이 주워지고 있는지를 감지하고 이 정보를 그들에게 한 지역에 더 오래 머무르라고 말하기 위해 사용하는 먼지 감지기를 가지고 있다.

태스크 퍼포먼스

자율 동작의 다음 단계는 실제로 물리적 작업을 수행하는 것입니다.2002년 아이로봇과 일렉트로룩스를 시작으로 소형 진공청소기 로봇들이 넘쳐나는 등 상업적인 가능성을 보여주는 새로운 분야는 국산 로봇들이다.이러한 시스템의 지능 수준은 높지 않지만, 광범위한 영역을 탐색하고 접촉 센서와 비접촉 센서를 사용하여 가정 주변의 빡빡한 상황에서 조종합니다.이 두 로봇 모두 독점 알고리즘을 사용하여 단순 랜덤 바운스에 대한 커버리지를 높입니다.

다음 수준의 자율 작업 수행에는 로봇이 조건부 작업을 수행해야 합니다.예를 들어, 보안 로봇은 침입자를 감지하고 침입자가 어디에 있는지에 따라 특정한 방식으로 대응하도록 프로그램될 수 있습니다.예를 들어, Amazon(회사)은 2021년 [2]9월에 가정용 모니터링, 보안 및 엘더케어를 위한 아스트로를 출시했습니다.

자율 내비게이션

실내 내비게이션

로봇이 동작을 장소와 연결하려면(로컬라이제이션) 위치를 알고 지점 간 탐색이 가능해야 합니다.이러한 항행은 1970년대 유선 안내에서 시작해 2000년대 초 표지 기반 삼각측량으로 발전했다.현재 상용 로봇은 자연적 특징을 감지해 자율적으로 항행한다.이를 달성한 최초의 상업용 로봇은 1980년대 로봇공학의 선구자들이 고안한 Pyxus의 헬프메이트 병원 로봇과 사이버 모션 가드 로봇이다.이 로봇들은 원래 수동으로 작성한 CAD 평면도, 음파 탐지 및 벽 추종 변형을 사용하여 건물을 탐색했습니다.2004년에 도입된 MobileRobots의 PatrolBot과 자율 [3]휠체어와 같은 차세대 제품은 레이저 기반 건물 지도를 만들고 개방된 구역과 복도를 탐색할 수 있습니다.그들의 제어 시스템은 무언가가 길을 막으면 즉시 경로를 바꾼다.

처음에 자율 내비게이션은 레이저 거리 탐지기와 같은 평면 센서에 기반하여 한 수준에서만 감지할 수 있었습니다.이제 최신 시스템은 위치 파악(위치)과 항법 모두를 위해 다양한 센서의 정보를 통합합니다.Motivity와 같은 시스템은 어떤 것이 그 시점에서 가장 신뢰성 높은 데이터를 제공하는지에 따라 다른 영역의 다른 센서에 의존할 수 있으며 건물을 자동으로 재매핑할 수 있습니다.

대부분의 실내 로봇은 고도의 특수 장비를 필요로 하는 계단을 오르기 보다는 장애인이 접근할 수 있는 구역, 엘리베이터, 전자문을 [4]조작한다.이러한 전자 접근 제어 인터페이스를 통해 로봇은 이제 실내에서 자유롭게 항해할 수 있다.계단을 자율적으로 올라가고 수동으로 문을 여는 것이 현재 연구 주제이다.

이러한 실내 기술이 계속 발전함에 따라 진공 청소 로봇은 특정 사용자가 지정한 방이나 바닥 전체를 청소할 수 있는 능력을 갖게 될 것이다.보안 로봇은 침입자를 공동으로 포위하고 출구를 차단할 수 있을 것이다.이러한 발전은 또한 부수적인 보호를 가져옵니다: 로봇의 내부 지도는 일반적으로 로봇이 특정 지역에 자율적으로 진입하는 것을 방지하기 위해 "금지 구역"을 정의할 수 있습니다.

옥외 내비게이션

옥외 자율성은 장애물이 드물기 때문에 공중에서 가장 쉽게 달성된다.크루즈 미사일은 상당히 위험한 고도의 자율 로봇이다.조종사 없는 무인항공기가 정찰용으로 점점 더 많이 사용되고 있다.이러한 무인항공기(UAV) 중 일부는 무선 리모콘을 사용하여 사람이 개입하는 착륙을 제외하고 인간의 상호작용 없이 전체 임무를 수행할 수 있다.그러나 일부 무인기는 안전한 자동 착륙이 가능하다.자율 우주선은 2014년에 발표되었으며,[5][needs update] 2014년 12월에 첫 운용 시험을 할 예정이다.

야외 자율성은 지상 차량에서 가장 어렵습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

  • 입체 지형
  • 표면 밀도의 큰 차이
  • 기상 긴급 상황
  • 감지된 환경의 불안정성

자율로봇의 미해결 문제

자율로봇에는 AI의 일반적인 추구의 일부라기보다는 그 분야에 특화된 몇 가지 미해결 문제들이 있다.조지 A에 따르면Bekey의 자율 로봇: 생물학적 영감에서 구현 및 제어에 이르기까지 로봇이 올바르게 기능하고 장애물에 자동으로 부딪히지 않는지 확인하는 등의 문제가 포함됩니다.

에너지 자율성 및 사료 채취

진정한 인공 생명체를 창조하는 것에 관심이 있는 연구원들은 지능적인 제어뿐만 아니라, 먹이 찾기를 통해 스스로 자원을 찾을 수 있는 로봇의 능력에 대해서도 우려하고 있다.

이것은 로봇학, 인공지능, 인공생명뿐만 아니라 행동생태학, 사회인류학, 인간행동생태학 분야의 과학인 자율적인 먹이찾기와 관련이 있다.

사회적 영향과 문제

자율로봇의 능력과 기술 수준이 높아짐에 따라, 최근의 진보와 더불어 자율로봇의 역할과 활동에서 발생하는 철학적 문제, 경제적 효과 및 사회적 영향에 대한 사회적 인식과 뉴스 보도가 증가하고 있다.

저명한 기업 경영자이자 억만장자인 Elon Musk는 수년 동안 자율 로봇의 가능한 위험과 함정에 대해 경고해 왔다. 그러나 그의 회사는 이 분야에서 [6]새로운 첨단 기술을 고안하려고 하는 가장 유명한 회사 중 하나이다.

2021년, 유엔 정부 전문가 모임인 '특정 재래식 무기 협약 - 치명적인 자율 무기 시스템에 관한 정부 전문가 모임'은 자율 로봇이 무기를 휘두르고 군용 게임을 할 수 있는 첨단 기술로 인해 발생하는 윤리적 우려를 강조하기 위해 회의를 열었다.올레[7]

기술 개발

우주 탐사선

Mars 탐사선 MER-A 및 MER-B(현재는 Spirit rover 및 Opportunity rover)는 태양의 위치를 발견하고 다음과 같은 방식으로 목적지로 향하는 경로를 탐색했습니다.

  • 3D 시각으로 표면 매핑
  • 시야에서 지표면의 안전한 영역과 안전하지 않은 영역을 계산합니다.
  • 목적지를 향해 안전지역을 횡단하는 최적의 경로 계산
  • 계산된 경로를 따라 주행한다.
  • 대상에 도달하거나 대상에 대한 알려진 경로가 없을 때까지 이 사이클을 반복합니다.

계획된 ESA Rover인 Rosalind Franklin Rover는 비전 기반의 상대 위치 파악 및 절대 위치 파악이 가능하여 다음과 같은 방식으로 안전하고 효율적인 궤적을 자동으로 주행할 수 있습니다.

  • 스테레오 카메라를 사용하여 Rover 주변 지형의 3D 모델 재구성
  • 지형의 안전 및 안전하지 않은 영역 결정 및 Rover가 지형을 탐색하기 위한 일반적인 "어려움
  • 안전한 지역을 넘어 목적지에 이르는 효율적인 경로 계산
  • 계획된 경로를 따라 Rover 주행
  • 모든 이전 내비게이션 데이터의 내비게이션 지도 작성

2016년 마지막 NASA 샘플 리턴 로봇 100주년 챌린지 동안 Cataglyphis라는 이름의 탐사선이 완전히 자율적인 내비게이션, 의사결정, 샘플 감지, 검색 및 반환 [8]기능을 성공적으로 시연했습니다.그 탐사 로봇 검색과 매핑 대신 GPS또는 magnetometers를 사용하는 관성 센서, 휠 인코더, 레이저 레이더, 카메라,에서 측정의 융합에 의존했다.2시간 도전 동안, Cataglyphis 2.6km그리고 그것의 시작 지점으로 샘플로 건너갔습니다.

일반용 자율로봇

시커와 MDARS 로봇은 공군기지에서 자율 항법 및 보안 기능을 시연합니다.
인간과 같은 외모와 상호작용으로 유명한 로봇 소피아.

시커 로봇은 공항, 유틸리티 플랜트, 교정 시설 [9]및 국토안보부에서 일반적으로 사용하는 MDARS와 유사한 기능을 시연하는 최초의 상용 로봇이었다.

DARPA Grand Challenge와 DARPA Urban Challenge는 지상 차량에 대한 보다 자율적인 능력 개발을 장려하고 있으며, 이는 1990년부터 AUVSI 국제항공로봇경연대회(AUVSI International Airair Robotics Competition)의 일환으로 항공로봇에 대한 입증된 목표이다.

2013년부터 2017년까지 Total Energies는 석유 및 가스 생산 현장용 최초의 자율로봇 개발을 위한 ARGOS 챌린지를 개최해 왔습니다.로봇들은 비, 바람, 극한의 [10]온도와 같은 악조건에 직면해야 했다.

현재 중요한 로봇에는 다음이 포함됩니다.

  • Sophia는 이전의 로봇들에 비해 인간과 비슷한 외모와 행동으로 알려진 자율 로봇이다.2018년 현재, Sophia의 아키텍처는 스크립팅 소프트웨어, 채팅 시스템, [13]일반 추론을 위해 설계된 AI 시스템인 OpenCog를 포함합니다.Sophia는 인간의 몸짓과 표정을 흉내내고, 특정한 질문에 대답할 수 있고, 미리 정의된 주제에 대해 간단한 대화를 할 수 있습니다(예:[14] 날씨에 대한).Sophia는 Alphabet Inc.(Google의 모회사)의 음성 인식 기술을 사용하며, "[citation needed]시간이 지날수록 더 똑똑해지도록 설계되었다."AI 프로그램은 대화를 분석하고 [15]향후 반응을 개선할 수 있는 데이터를 추출한다.
  • 핸슨 [16]로보틱스에 의해 만들어진 9명의 다른 로봇 인형 "자매들"도 있다.한손의 동료 로봇은 앨리스, 알버트 아인슈타인 휴보, BINA48, 한, 줄스, 아인슈타인 교수, 필립 K이다.딕 안드로이드, 제노,[16] 조이 카오스.[17]2019-20년 경, 핸슨은 아이들에게 Python, Blockly, Rasberry [18]Pi를 지원하는 것을 포함하여 코드쓰는 법을 가르칠 수 있는 동반자로서 "Little Sophia"를 출시했다.

군용 자율 로봇

살인자율무기(LAWS)는 프로그램된 제약조건과 기술에 [19]따라 독립적으로 표적을 탐색하고 교전할 수 있는 자율로봇 군사시스템의 일종이다.LAW는 치명적인 자율 무기 시스템(LAWS), 자율 무기 시스템(AWS), 로봇 무기, 킬러 로봇 또는 도살봇으로도 [20]알려져 있습니다.LAW는 공중, 육상, 수상, 수중 또는 우주에서 작동할 수 있습니다.2018년 현재 현 시스템의 자율성은 특정 "방어적" 시스템에는 예외가 있지만, 인간이 공격의 최종 명령을 내린다는 점에서 제한되었다.

  • UGV 상호운용성 프로파일(UGV IOP), 로보틱스 및 자율 시스템 – 지상 IOP(RAS-G IOP)는 원래 미국 국방부(DoD)가 무인 지상 차량(UGV)[21][22][23][24]의 개방형 아키텍처 상호운용성 표준을 구성하고 유지하기 위해 시작한 연구 프로그램이었다.IOP는 처음에 미군 로보틱 시스템즈 공동 프로젝트 사무소(RS JPO)[25][26][27]에 의해 작성되었습니다.
  • 2019년 10월, 텍스트론과 하우앤하우는 립소 [28]M5 차량을 공개하였고, 2020년 1월 9일 미 육군은 로봇 전투 차량-중형(RCV-M) 프로그램 계약을 승인하였다.2021년 [29][30][31]말 무인차를 지상전투 작전에 통합할 가능성을 판단하기 위해 회사 차원에서 4대의 립소 M5 시제품을 납품하고 사용할 예정이다.64km/h 이상의 속도에 도달할 수 있으며, 전투 중량은 10.5톤, 적재 용량은 8,000파운드(3,600kg)[32]이다.RCV-M은 30mm 자동포와 대전차 미사일로 무장하고 있다.표준 갑옷 패키지는 12.7×108mm 라운드를 견딜 수 있으며, 옵션인 애드온 갑옷은 무게를 최대 20톤까지 증가시킵니다.디세이블의 경우, 센서와 무선 업링크가 프라이머리 [33]기능으로서 전송을 계속하기 위해서 우선 순위를 매겨, 촬영 기능을 유지합니다.
  • 크러셔는 카네기 멜론 대학 국립 로봇 [35]공학 센터 연구진이 개발한 13,200파운드(6,000kg)[34]의 무인 오프로드 무인 지상 전투 차량이다.이전 Spinner [36]차량에 대한 후속 조치입니다.DARPA의 Crusher의 기술명은 무인 지상 전투기와 퍼셉터 통합 시스템이며,[37] 전체 프로젝트는 무인 지상 전투기의 퍼셉터를 뜻하는 약자 UPI로 알려져 있다.OR [35]통합
  • 캣츠 워리어(CATS Warrior)는 항공모함에서 육상과 해상에서 이착륙할 수 있는 자율형 윙맨 무인기로 모함 [38]역할을 하는 테하스, Su-30 MKI, 재규어 등 IAF의 기존 전투기 플랫폼과 팀을 이룬다.
  • 워리어호는 주로 인도 공군에 사용될 것으로 예상되며 인도 해군을 위해 유사하고 더 작은 버전이 설계될 것이다.모선에 의해 조종되며, 정찰, 적의 화력 흡수, 필요하면 내외부 주탑 무기로 공격하거나 목표물에 충돌하여 희생하는 등의 임무를 수행한다.
  • SGR-A1은 삼성테크윈(현 한화항공)과 고려대가 비무장지대에서 한국군을 지원하기 위해 공동 개발한 자율 초병총이다.감시, 추적, 발사, 음성 인식을 포함한 [39]통합 시스템을 갖춘 최초의 유닛으로 널리 알려져 있다.SGR-A1의 유닛은 이미 배치된 것으로 알려졌지만, 프로젝트가 "고급 기밀"[40]이기 때문에 그 수는 알려지지 않았다.

로봇의 종류

배달 로봇

주요 기사:배달 로봇
다음 항목도 참조하십시오.배달용 무인기
음식 배달 로봇

배달 로봇은 물품 배달에 사용되는 자율 로봇이다.

건설 로봇

건설 로봇은 현장에서 직접 사용되며 건축, 자재 취급, 토목 작업, 감시 등의 작업을 수행합니다.

많은 기업들이 R&D에서 완전 상용화에 이르기까지 다양한 단계에서 로봇 응용 프로그램을 보유하고 있다.

  • ASI Robots: 중장비 자동화 및 자율[41] 플랫폼
  • Builder [X]: 중장비 자동화[42]
  • 조립 로봇: 중장비 자동화[43]
  • Doxel: 자율 감시 및 현장 추적[44]
  • Equipment Share: 기기 자동화 및 원격[45] 제어
  • Fastbrick Robotics: 벽돌 쌓기[46] 로봇
  • Jaybridge Robotics: 중장비 자동화[47]
  • Robo Industries: 중장비 자동화[48]
  • SafeAI: 중장비 자동화[49]
  • Scaled Robotics: 자율 감시 및 현장 추적[50]
  • Semcon: 자율[51] 압축기 및 쟁기
  • 스티어링: 리모트 컨트롤[52] 조작
  • Zoomlion: 중장비 자동화[53]

연구 및 교육 모바일 로봇

연구 및 교육용 모바일 로봇은 실물 크기의 로봇을 만드는 시제품 제작 단계에서 주로 사용된다.이들은 동일한 유형의 센서, 운동학 및 소프트웨어 스택(예: ROS)을 갖춘 대형 로봇의 축소 버전입니다.대부분의 경우 확장 가능하며 편리한 프로그래밍 인터페이스 및 개발 도구를 제공합니다.실물 크기의 로봇 프로토타이핑 외에도 자율 주행 차량 프로그래밍에 대한 연구소가 점점 더 많이 도입되고 있는 대학 수준의 교육에도 사용됩니다.인기 있는 연구 및 교육 로봇에는 다음과 같은 것이 있습니다.

법령

2016년 3월, 워싱턴 D.C.에서 파일럿 지상 로봇 [56]배달을 허용하는 법안이 도입되었다.이 프로그램은 2017년 9월 15일부터 12월 말까지 진행될 예정이었다.이 로봇들은 적재되지 않은 50파운드의 무게와 시간당 최대 10마일의 속도로 제한되었다.오작동으로 인해 로봇이 움직임을 멈추면 회사는 24시간 이내에 거리에서 로봇을 제거해야 했다.한 번에 [57]한 회사당 5개의 로봇만 테스트 할 수 있었다.2017년 [58]3월 현재 2017년 개인택배장치법 개정안이 검토되고 있습니다.

2017년 2월, 미국 버지니아주에서는 2017년 7월 1일부터 자동 배달 로봇이 인도 위를 이동하고 횡단보도를 이용할 수 있도록 하는 법안이 하원 법안인 HB2016과 [59]상원 법안인 SB1207을 [60]통해 통과되었다.이 로봇들은 최대 시속 10마일과 최대 무게 [61]50파운드로 제한될 것이다.아이다호와 플로리다 주에서도 비슷한 입법부를 [62][63]통과시키는 것에 대한 논의가 있다.

무효 객차와 유사한 특성(예: 최대 10mph, 제한된 배터리 수명)을 가진 로봇이 특정 등급의 애플리케이션에 대한 해결 방법이 될 수 있다는 것이 논의되었다[by whom?].로봇이 충분히 지능적이고 기존 전기 자동차(EV) 충전 인프라를 사용하여 스스로 충전할 수 있다면 최소한의 감독만 필요할 것이며 시각적 시스템이 충분한 [citation needed]해상도를 가지고 있다면 손재주가 낮은 단일 팔로도 이 기능을 사용할 수 있을 것입니다.

2017년 11월, 샌프란시스코 감독위원회는 기업들이 이 [64]로봇들을 테스트하기 위해 시 허가를 받아야 한다고 발표했다.게다가, 보도 배달 로봇은 연구용 외 [65]배달이 금지되었다[by whom?].

「 」를 참조해 주세요.

과학적 개념

로봇의 종류

특정 로봇 모델

레퍼런스

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외부 링크

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