블로그

Jul 27, 2023

행성 연구를 돕는 다리 달린 로봇

Feifei Qian은 행성 탐사에 큰 도움이 될 수 있는 NASA 보조금의 수석 연구원입니다. (사진/Feifei Qian 제공) 전 세계적으로 매일 밤 사람들은 고개를 들어 달을 봅니다.

Feifei Qian은 행성 탐사에 큰 도움이 될 수 있는 NASA 보조금의 수석 연구원입니다.

(사진/Feifei Qian 제공)

매일 밤 전 세계 사람들은 고개를 들어 달을 봅니다. 어떤 밤에는 작은 조각처럼 보입니다. 다른 밤에는 가득 차서 어두운 하늘을 밝게 비춥니다. 이 위성은 무엇으로 만들어졌나요? 물이 있나요? 동물이나 식물의 생명을 유지한 적이 있습니까?

로봇은 오랫동안 과학자들이 태양계를 빛나게 하는 달과 행성에 관한 이러한 질문과 기타 질문에 답하는 데 도움을 주었습니다. 그러나 오늘날의 탐사선에는 일반적으로 행성의 지형에 끼어 중요한 탐사 임무를 중단시킬 수 있는 바퀴가 있습니다.

USC Viterbi 공과대학의 WiSE Gabilan 조교수인 Feifei Qian은 얼음 표면, 딱딱한 모래 및 기타 탐색하기 어려운 환경을 더 쉽게 통과할 수 있는 다리가 있는 로봇을 만들기 위해 NASA가 자금을 지원하는 3개년 프로젝트를 주도하고 있습니다. 행성체로부터 정보를 수집하는 과학자의 능력을 크게 향상시킵니다.

이 노력의 가장 중요한 목표는 행성 환경에 대한 로봇 지원 탐사를 개선하기 위해 로봇 기술을 행성 과학 및 인지 과학과 통합하는 방법을 이해하는 것입니다. 기본적으로 이 프로젝트의 목표는 행성 표면을 쉽게 이동할 수 있고 인간 과학자의 탐사 목표를 유연하게 지원할 수 있는 차세대 이동성 로봇과 로버를 만드는 것입니다.

이 프로젝트는 다리가 있는 "생체에서 영감을 받은" 로봇을 사용합니다. 즉, 로봇의 형태는 부드러운 모래와 같은 까다로운 표면에서도 잘 움직일 수 있는 동물의 독특한 능력을 모델로 삼았습니다. 최신 "직접 구동" 액추에이터 기술을 활용하는 이 로봇은 다리에서 지형(예: 모래의 부드러움, 암석 모양)을 "느낄" 수 있습니다. 이 능력을 통해 다리 달린 로봇은 동물과 동일한 방식으로 환경과 상호 작용하여 필요에 따라 움직임을 조정할 수 있습니다.

수석 조사관인 Qian이 말했듯이, 이 로봇은 "동물의 모습을 흉내낼 뿐만 아니라 이 동물이 다양한 지형에서 성공할 수 있는 이유를 실제로 이해"할 수 있는 방식으로 모델링되었습니다.

다리를 사용하여 지형을 "느끼는" 능력을 통해 이러한 다리 달린 로봇은 이동하면서 환경에 대한 정보를 쉽게 수집하고 이 정보를 기반으로 탐색 전략을 조정할 수 있습니다. 추가 과학 장비와 통합된 이 로봇은 행성 표면을 돌아다니면서 많은 양의 유용한 정보를 수집할 수 있습니다.

Qian은 "우리가 탐험하고 싶은 많은 행성 환경에 대해 인간을 보내기 전에 정보를 수집하기 위해 탐사선과 로봇을 보내고 싶습니다"라고 Qian은 말했습니다. "우주 비행사를 보내는 것이 안전한 환경에서도 모바일 로봇은 과학 장비와 이동 중에도 정확한 측정이 가능합니다.”

화성 탐사 로버와 기타 로봇은 성공적으로 우주로 보내졌지만 일반적으로 사전 프로그래밍된 의제에 따라 작동합니다. 즉, 인간 과학자와 엔지니어는 로봇에 앞서 어디로 가야 할지, 무엇을 해야 할지에 대한 자세한 지침을 입력해야 합니다. ' 행성 도착. 결과적으로 로봇이 예상치 못한 시나리오에 직면하거나 흥미로운 측정값을 발견하면 계획을 조정할 수 있는 능력이 제한됩니다. 이는 새로운 환경을 효과적으로 탐색하는 로봇이나 탐사선의 능력을 방해하거나 중요한 과학적 발견을 할 수 있는 기회를 놓칠 수도 있습니다.

Qian의 연구 프로젝트인 LASSIE(아날로그 환경에서의 다리 자율 표면 과학)는 로봇이 정보를 수집하면서 다양한 환경에서 동시에 보다 효과적으로 움직일 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 정보는 연구자들이 이 행성들이 어떻게 생겼는지, 그리고 그들이 교란에 어떻게 반응하는지에 대해 더 많이 이해할 수 있게 해주는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간 과학자들이 이 정보를 해석하고 탐색 계획을 조정하는 방법을 이해함으로써 LASSIE 팀의 로봇공학자와 인지 과학자들은 함께 "과학자처럼" 탐색 결정을 내릴 수 있는 지능형 로봇을 만들 것입니다. 이번 연구의 지침이 되는 질문 중 하나는 공동 연구자인 펜실베니아 대학교 Doug Jerolmack 교수가 "로봇을 가장 효율적으로 활용하여 의사 결정 부담을 일부 부담할 수 있는 방법은 무엇입니까?"라고 말했습니다.