로봇공학 및 물리 AI

물리적 안전을 중심으로 유지하면서 인식, 계획 및 행동을 연결합니다.

현장 조사 방법

이 이니셔티브에서는 시스템이 물리적 공간에서 감지하고 작동할 때 발생하는 소프트웨어 및 안전 문제를 조사합니다. 현재 탐구는 로봇이나 하드웨어 프로토타입이 아닌 기획 모델이다. 중요한 종속성에는 센서 신뢰성, 작업 정의, 환경 변화, 안전한 동작, 운영자 이해 및 복구 경로가 포함됩니다. 향후 물리적 테스트의 범위는 증거, 장비 및 전문가 역량에 따라 달라집니다.

1. 01

   디지털에서 물리지능으로

   물리적 시스템은 질량, 마찰, 도달 범위, 불확실성 및 접촉 결과를 설명해야 합니다. 디지털 추론에서 물리적 행동으로 전환하면 모든 계층에 안전 요구 사항이 도입됩니다.

   물리적 시스템은 정보를 사람, 재산 및 주변 환경에 영향을 미칠 수 있는 작업으로 변환해야 합니다. 따라서 엔지니어링 스택은 감지, 추정, 계획, 작동 및 감독을 연결합니다. 한 레이어의 오류는 다음 레이어의 믿음을 바꿀 수 있으므로 안전한 동작은 전체 시스템에 대한 명확한 인터페이스와 확인에 달려 있습니다.

2. 02

   기계 인식

   카메라와 기타 센서는 세계의 완벽한 복사본이 아닌 부분적인 관찰을 제공합니다. 인식은 불확실성을 표현해야 하며 증거가 너무 약해서 안전하게 행동할 수 없는 경우를 인식해야 합니다.

   Perception은 센서 판독값을 물체, 경계 및 움직임에 대한 실제 해석으로 변환합니다. 조명, 폐색, 질감 및 센서 배치에 따라 증거가 변경될 수 있습니다. 시스템은 신뢰도를 나타내고, 유용할 경우 다른 관찰을 요청해야 하며, 주변 상황이 불분명할 때 분류를 행동 허가로 취급하지 않아야 합니다.

3. 03

   공간 이해

   로봇에는 물체, 표면, 경계 및 주변 사람에 대한 모델이 필요합니다. 환경은 변화하기 때문에 현지화 및 장면 이해를 위해서는 하나의 확실한 스냅샷이 아닌 지속적인 확인이 필요합니다.

   공간적 이해는 관찰을 안정적인 프레임, 알려진 장애물, 도달 가능한 영역 및 사람이나 장비의 위치와 연결합니다. 지도는 객체가 이동함에 따라 오래될 수 있는 추정치입니다. 시스템은 예상된 조건과 관찰된 조건을 비교하고 현지화 또는 장면 해석이 작업의 안전한 허용 범위를 벗어나는 경우 중지하거나 다시 계획해야 합니다.

4. 04

   계획과 추론

   계획은 목표를 실행 가능한 조치와 연결합니다. 가정이 실패할 경우 중지하거나 도움을 요청할 수 있는 방법을 유지하면서 종속성, 장애물, 사용 가능한 도구 및 대안을 고려합니다.

   플래너는 최단 경로 이상의 것을 평가합니다. 작업 순서, 도달 범위, 사용 가능한 도구, 불확실성, 속도 제한 및 단계를 완료할 수 없는 경우 발생하는 상황을 고려합니다. 대체 계획은 명시적인 제약 조건과 비교되어야 하며, 환경이 계획에 사용된 가정과 더 이상 일치하지 않는 경우에도 안전한 정지가 가능해야 합니다.

5. 05

   모션 및 제어

   계획은 물리적 환경에 반응하는 제어를 통해 움직임이 됩니다. 안전한 동작에는 속도 및 힘에 대한 제한, 센서 피드백 및 예상 작동 범위를 벗어나는 제어된 정지가 포함됩니다.

   제어는 계획을 측정된 동작으로 변환하고 의도된 동작을 센서 피드백과 지속적으로 비교합니다. 가속도, 힘, 도달 거리 및 정지 거리가 모두 결과에 영향을 미칩니다. 테스트는 지연된 피드백, 예상치 못한 접촉 및 부분적인 실패를 검사해야 하며 작은 불일치가 안전하지 않은 움직임으로 커지는 것을 방지하는 한계를 가지고 있어야 합니다.

6. 06

   인간-로봇 협업

   사람들은 로봇이 무엇을 하려는지, 어떻게 개입할지 이해해야 합니다. 공유 작업 공간에는 예측 가능한 행동, 명확한 핸드오프, 개인 정보 보호, 책임 및 근접성에 대한 신중한 처리가 필요합니다.

   협업을 위해서는 사람들이 로봇의 역할, 다음 작업 및 중지 동작을 이해해야 합니다. 핸드오프에는 명확한 책임 지점이 필요하며 근처 사람들은 기계가 이를 알아차렸는지 추측할 필요가 없습니다. 상호 작용 설계, 작업 규칙 및 기술적 보호 장치는 동일한 기대치를 뒷받침해야 합니다.

7. 07

   시뮬레이션 및 안전성 테스트

   시뮬레이션은 실제 시험에 앞서 극단적인 경우를 노출할 수 있지만 현실 세계의 모든 속성을 재현할 수는 없습니다. 테스트는 가정을 기록하고 조건을 다양화하며 단계적 검증으로 이어져야 합니다.

   시뮬레이션은 팀이 실제 시험 전에 장애물, 센서 품질, 타이밍 및 작업 조건을 변경하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 가정을 가시화하고 일관되게 재현하기 어려운 사례를 밝힐 수 있습니다. 시뮬레이션된 물리학과 인식은 근사치로 남아 있기 때문에 가상 시나리오를 통과하는 것은 실제 안전을 증명하는 것이 아니라 다음 테스트를 설계하는 이유입니다.

8. 08

   산업 및 서비스 애플리케이션

   검사, 취급, 반복적인 지원 등이 적용 가능한 분야입니다. 각각은 서로 다른 허용 오차, 환경 및 인간의 결과를 가지므로 작업별 검증이 필요합니다.

   검사, 취급 및 반복적 지원과 같은 애플리케이션은 탑재량, 정밀도, 사이클 시간, 환경 및 고장 결과가 다릅니다. 한 워크스테이션에 적합한 방법이 다른 워크스테이션으로 이전되지 않을 수도 있습니다. 각 사용 사례에는 특정 작업에 대해 정의된 성공 기준, 사이트 검토, 운영자 교육 및 검증이 필요합니다.

9. 09

   개발 범위

   연구 질문에는 강력한 인식, 안전한 계획, 인간 의도와 기계 동작 간의 더 나은 조정이 포함됩니다. 미래 시스템의 성숙도는 엔지니어링 및 테스트 증거에 따라 달라집니다.

   개발 기간은 작업, 사용 가능한 하드웨어, 안전 증거 및 전문가 역량에 따라 달라집니다. 연구는 강력한 감지, 복구, 인간의 조정 및 계획된 조치를 설명하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 공개 설명은 개념적 소프트웨어 모델과 테스트된 로봇 시스템을 구별해야 하며 CSW가 기록에 문서화되지 않은 장비를 소유하고 있음을 암시해서는 안 됩니다.