일본산업뉴스요약

지능로봇의 미래
인식∙운동능력 향상을 위한「구조」개혁
(동경대학 정보이공학계 이시가와 연구과장)  

-- 태스크 실행 --
지능로봇은 인식계(Sensing), 처리계(Processing), 운동계(Actuation)의 조합을 기본으로 한 지능시스템이며, 변화하는 환경이나 대상에 대해 적응적인 행동을 발현하여 주어진 태스크를 확실하게 실행하는 것이 요구되고 있다. 예전의 산업로봇은 지시에 바탕을 둔 플레이 백이 기본이었지만, 지능 로봇은 스스로 인식하여 행동하는 시스템으로의 변혁이 요구되고 있다.

따라서 지능로봇의 미래는 인식 기능의 향상이나 자유도의 증가에 의한 운동 기능의 향상에 있다고 보는 경우가 많다. 그러나 이것은 신뢰성이나 동작 정밀도와의 사이에서 큰 트레이드오프가 존재한다는 것에 주의할 필요가 있다. 복잡한 환경 하에서의 인식은 완전하지 않기 때문에, 로봇 동작에 대한 신뢰성 저하를 초래하게 된다. 또한, 반복 동작에서 센서피드백 동작으로 바뀌는 것은, 그 정밀도가 반복 정밀도에서 절대 정밀도로 변하는 것이 되며, 기어의 백래쉬 등에 의해 정밀도의 저하를 유인하여, 자유도의 증가는 그것을 조장하는 것이 된다.

-- 제어를 변경하다 --
지능로봇의 미래는 인식 기능이나 운동 기능의 향상과 함께, 이 트레이드오프의 해소가 큰 과제가 되었다. 이 과제를 해결하기 위해서는 기본적인 구조의 개혁이 필요하다.

그 방법의 하나로서, 절대좌표계에서의 제어에서 일부를 센서 좌표계, 즉 상대좌표계에 근거하는 제어로 변경하고, 더불어 환경의 변화나 로봇 자체에 존재하는 불확정성을 공간 및 시간 영역에서 커버함으로써, 정밀도나 신뢰성의 저하를 보상하는 방법이 있다. 이 방법은 로봇의 큰 움직임의 오차나 불확정성을 손끝에 부착한 정밀도가 높은 고속의 센서피드백 모듈로 보상하는 것으로, 필자 등은 Dynamic Compensation이라고 부른다. 이것은 로봇의 미래를 크게 바꾸는 방법이라고 생각하고 있다.

-- 큰 가능성 --
한편으로 최근의 학습기능의 진보는 괄목할만한 것이며, 예전부터 제안되고 있는 예측이나 학습에 근거한 피드포워드 제어와 센서정보에 근거한 피드백 제어의 조합도, 예전에는 생각할 수 없었던 큰 가능성이 보이고 있다.

기존의 산업 로봇이 여기까지 진화한 것은 그 정밀도나 높은 신뢰성이 큰 요인이며, 이들의 성능을 저하시키는 것은 틀림없이 로봇의 가치를 떨어뜨리는 것이 된다. 따라서 정밀도나 신뢰성을 저하시키지 일 없이 인식 능력이나 운동 능력을 향상하는 구조가 요구되고 있으며, 지능로봇의 미래는 이들 구조의 도입에 의해 크게 열릴 것으로 생각하고 있다.

  -- 끝 --