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[141]네이버랩스의 로보틱스 연구 소개

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네이버랩스의 로보틱스 연구 소개

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[141]네이버랩스의 로보틱스 연구 소개

  1. 1. 네이버랩스의 로보틱스 연구 소개 석상옥 Robotics
  2. 2. 네이버랩스 로보틱스 그룹 연혁 2015. 9. 1 첫 번째 팀원 입사 2015. 9. 14 . DEVIEW 2015, 프로젝트 블루 발표 2016. 6. 7. 로봇 연구소 설립 2016. 10. 24. DEVIEW 2016, 첫 번째 로봇 M1 공개 2017. 3. 30. 서울모터쇼, M1 시연 2017. 10. 16. DEVIEW 2017, 그간 개발한 로봇 대방출
  3. 3. 오늘 소개할 로봇들 1. M1 2. AROUND 3. AIRCART 4. SMG 5. Tuskbot 6. TT-bot 7. MIT Cheetah 3 8. UIUC Jumping Robot 9. AMBIDEX
  4. 4. 1. 네이버 랩스는 왜 로봇 연구를 할까요?
  5. 5. AMBIENT INTELLIGENCE 생활환경지능 생활에서 사람과 상황/환경을 인지하고 이해하여 적시에 필요한 정보/액션을 예측해 자연스럽게 제공해주는 기술
  6. 6. Focus 실제사람들의삶이펼쳐지는 SPACE에대한이해 그공간과공간사이를연결해주는 MOBILITY의지능화 SPACE MOBILITY
  7. 7. 로보틱스 목표 인간 생활 속에 자리잡는 로봇 1. 사람들에게 도움을 주는 로봇 2. 로봇 기술이 접목된 제품
  8. 8. 연구 분야 사람들이 살아가는 공간에서 실제 도움을 주는 로봇을 개발 1. 일상 공간에서 자유롭게 움직일 수 있는 이동성 2. 삶의 맥락을 이해할 수 있는 인공지능 3. 다양한 노동력과 서비스를 제공할 팔과 손
  9. 9. 2. M1
  10. 10. M1 Autonomous 3D Indoor Mapping Robot
  11. 11. 3차원 지도 생성 과정
  12. 12. 100m Area: Approx. 200,000m2 Travel Time: 127min 코엑스몰
  13. 13. 코엑스몰 – 별마당 도서관
  14. 14. 롯데월드몰 4,5,6층
  15. 15. 그래서.. M1은 왜 만들었나요? Challenge 실내 자율 주행 로봇의 높은 제작 비용 savioke relay Knightscope K5
  16. 16. Simultaneous Localization And Mapping Location Map Path planning Location Map Path planning Localization Mapping 실내 자율주행 로봇 네비게이션
  17. 17. h (z1|x1,u) f (x2|x1,w) SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 로봇 지도정보
  18. 18. Loop Detection (or Data Association)
  19. 19. Mapping Localization
  20. 20. High-cost Robot vs. Low-cost Robot 360 카메라 3차원 레이저 스캐너 저가형 Depth 센서
  21. 21. M1이 만든 정밀 지도를 활용한 자율 주행
  22. 22. MAP Cloud System
  23. 23. M1과 AROUND의 센서 시스템 비교
  24. 24. 3. AROUND 필드 테스트 YES24@F1963 중고 서점
  25. 25. YES24@F1963 중고서점 (부산 수영구)
  26. 26. 지도 정보 임무 M1 AROUND High accuracy mapping Go around X O Localization & Mapping Localization M1과 AROUND의 임무
  27. 27. High accuracy real-time mapping SLAM 불가능 Real-time Autonomous Data Acquisition Online SLAM High accuracy Mapping Full SLAM 가능speed accuracy trade-off M1의 SLAM
  28. 28. Real-time Autonomous Data Acquisition Online SLAM High accuracy Mapping Full SLAM Estimate Most recent pose Entire path High speed Low accurate Low speed High accurate Performance M1의 SLAM
  29. 29. YES24@F1963 지도 생성 Area: Approx. 3,000m2 Travel Time: Approx. 20min Using Point Cloud Mapper
  30. 30. AROUND의 Localization Particle Filter (Monte Carlo Localization)
  31. 31. AROUND의 장애물 회피 로봇과 장애물은 척력 작용 로봇과 경로는 인력 작용 경로를 따라가며 포텐셜 필드를 이용한 장애물 회피 동작 수행 http://www.cs.mcgill.ca/~hsafad/robotics/ 로봇의 초기 경로 로봇 장애물 로봇의 실제 이동 경로
  32. 32. 기술은 알겠는데.. 왜 하필 AROUND를 서점에? AROUND는 서점 직원이 가장 힘들어 하는 부분을 개선합니다. 서점 책장에 꽂힌 책들은 위치가 모두 전산화가 되어있습니다. 그래서 책이 어디 있는지 검색할 수 있습니다. 고객이 읽던 책을 잘못된 위치에 꽂아두면, 제대로 된 위치에 놓기 위해서 근처에 꽂힌 책들을 모두 살펴봐 야 합니다. AROUND는 책장에서 책을 뽑은 고객이 책을 다 읽고 나서 다시 책장에 책을 꽂지 않고 로봇에게 맡기도록 했습니다. 독자는 책장에서 한 권씩 책을 뽑아 선 채로 살펴보지 않아도 됩니다. 여러 권을 뽑아 편한 테이블 에서 충분히 살펴보고 AROUND에 맡기면 되죠. 서점에는 점점 더 책장 외 공간이 넓어집니다. AROUND는 이런 공간을 효율적으로 유지할 수 있게 돕습니 다. 책을 진열하는 공간과 읽는 공간을 로봇으로 연결함으로써 미래 서점의 모습을 결정적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대합니다. -YES24 김병희 본부장
  33. 33. AROUND의 책 수거– 책을 로봇에게 주는 재미
  34. 34. 필드 테스트의 교훈 로봇 청소기야? 책 수거 로봇이야? STOP & GO?장애물 회피 이동? 로봇이 말을 해야 하나? 효과음을 내야 하나? 어른의 관심, 어린이의 관심 울퉁불퉁한 바닥에 의한 진동과 소음 사람 & 현장
  35. 35. 4. AIRCART
  36. 36. Project 예지 일반 대차 전동 카트
  37. 37. 근력 증강 로봇 Pneumatic Human Power Amplifier, US 5915673, Jun. 29, 1999, H. Kazerooni
  38. 38. pHRI (Physical Human Robot Interaction) 근력 증강 웨어러블 기술 응용 운전하는 사람의 조작 의도를 힘센서를 통해 파악 실시간으로 카트의 움직임(추진력과 방향) 제어 조작 방법을 배울 필요없이 직관적인 사용이 가능 언덕이나 내리막에서 손을 놓으면 자동 브레이크 AIRCART
  39. 39. 5. Personal Last-Mile Mobility Project
  40. 40. Personal Last-Mile Mobility Project
  41. 41. Personal Last-Mile Mobility Project
  42. 42. SMG의 제어 a_for a_grav a_for’ a_norm 𝜃 𝑣, 𝑣1, 𝑣2, 𝑣3,𝑣4 𝑣 𝜃 𝑖 + 𝑖 = 𝐾1 · 𝑣 + 𝐾2 · 𝜃+ 𝐾3 · ሶ𝜃 𝑣= 𝑣1+𝑣2+𝑣3+𝑣4 4 Plant K1 K2 K3 S
  43. 43. 6. Salmon Project - Robotics Group Intern
  44. 44. Rocker Bogie Mechanism
  45. 45. 계단 등판용 Tusk(뿔) 구조 발명
  46. 46. http://www.popularmechanics.com/technology/a19863/googles-alphago-ai-wins-second-game-go/
  47. 47. LIDAR GPU (NVIDIA Jetson TX2) 카메라 초음파 센서 PC Mecanum Wheel 흡입모터 TT2-Bot
  48. 48. Deep Reinforcement Learning 적용 Deep Q Network A3C-LSTM
  49. 49. 감각 인지 판단 계획 행동 ADCN (Asynchronous Deep Classification Network) GRL-Planner (Gaming Reinforcement Learning-Based Motion Planner) ADCN & GRL-Planner 고안
  50. 50. 7. MIT Cheetah 3 & UIUC Jumping Robot
  51. 51. Weight : 40kg Length : 80cm Leg length : 70cm Width: 46cm Max. Torque at all joints: 300Nm Transmission: Compound planetary 10.7:1 Payload: 10kg Power consumption : 150W at 0.5m/s Motion control module Leg control module X 4 X 12 Motor module with Custom high torque electric motor Dual power module Multisense +jetson board MIT Cheetah 3 – 김상배 교수
  52. 52. 26 cm Small and light-weight (~4.3 kg) platform design High torque motor with back-drivable gear box Large workspace legs 46 mm Max Torque: 14. 8 Nm Multicore Intel i7 1.7 Ghz 294g 220g Ethercat Current Control 145° UIUC Jumping Robot – 박해원 교수 360°
  53. 53. 8. AMBIDEX - 코리아텍 김용재 교수
  54. 54. http://ieeexplore.ieee.org/document/8016639/ 관련 논문
  55. 55. Thank you

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