소개글
"로봇의 최적 기하학적 경로"에 대한 내용입니다.
목차
1. 스마트 로봇의 개념과 발달과정
1.1. 인공지능의 개념과 분류
1.2. 스마트 로봇의 개념과 발달사
2. 스마트 로봇의 핵심 기술
2.1. 머니퓰레이션 기술
2.2. 주행 기술
2.3. HRI(Human-Robot Interaction) 기술
2.4. 센서 기술
3. 스마트 로봇의 기술 활용과 전망
3.1. 머니퓰레이션 기술의 활용도와 전망
3.2. 주행 기술의 활용도와 전망
3.3. HRI 기술의 활용도와 전망
3.4. 센서 기술의 활용도와 전망
4. 스마트 로봇의 사회적 영향과 윤리적 문제
4.1. 스마트 로봇과 인간 일자리의 경쟁
4.2. 스마트 로봇의 윤리적 기준 모호성
5. 차세대 가공시스템의 전략적 설계안
5.1. 복합가공기와 적층가공의 결합
5.2. AI 및 딥러닝을 통한 최적화
5.3. 실시간 모니터링 시스템
6. 참고 문헌
본문내용
1. 스마트 로봇의 개념과 발달과정
1.1. 인공지능의 개념과 분류
인공지능은 "컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방하는 방법을 연구하는 정보 기술"이다. 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류된다.
약한 인공지능은 사람이 만든 알고리즘으로 미리 분류해둔 데이터들을 학습(머신러닝)해 사람을 도와주는 1차적인 인공지능이다. 현재 우리 주변에서 사용되는 모든 인공지능이 이에 해당한다. 대표적인 예로 삼성 갤럭시 스마트폰의 S보이스와 애플 아이폰의 Siri를 들 수 있다.
반면 강한 인공지능은 개발자가 만든 프로그램이나 데이터를 스스로 변경하면서 행동하는 인공지능으로, 약한 인공지능보다 더 많은 데이터를 처리하면서 인간에게 도움을 주는 것을 스스로 찾을 수 있다. 비지도 학습 방법인 딥러닝을 도입했기 때문에 빅데이터가 쌓일수록 스스로 발전하는 것이 가능하고 훨씬 많은 데이터를 처리할 수 있다. 강한 인공지능은 2차, 3차 인공지능이라고 부르며 사람과 비슷한 수준의 지능을 가진다고 할 수 있다. 아직 개발 및 상용화가 초기 단계이지만 시간이 지나면 영화 속에서 볼 수 있었던 여러 일들이 가능해질 것으로 예상된다.
1.2. 스마트 로봇의 개념과 발달사
스마트 로봇의 개념과 발달사는 다음과 같다.
산업혁명 이후 급격한 기술 발달로 인해 로봇이 일상생활 속에 등장하게 되었다. 초기의 로봇은 단순히 반복적이고 위험한 노동을 대신하는 기계적 장치였지만, 최근에는 인간의 지적 능력을 모방한 '지능형 로봇'이 등장하게 되었다. 이러한 지능형 로봇을 '스마트 로봇'이라고 한다.
스마트 로봇은 주변 환경을 스스로 인식하고 자신의 행동을 조절하며 결정할 수 있는 로봇을 의미한다. 즉, 인공지능과 로봇이 결합된 '인공지능 로봇'이라고 볼 수 있다. 따라서 스마트 로봇을 이해하기 위해서는 인공지능 기술에 대한 이해가 필수적이다.
인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분된다. 약한 인공지능은 미리 분류된 데이터를 학습하여 사람을 보조하는 수준의 기술이다. 현재 우리 주변에서 사용되는 대부분의 인공지능이 이에 해당한다. 반면 강한 인공지능은 스스로 데이터를 학습하고 변경하며 인간에게 도움을 주는 기술이다. 강한 인공지능은 아직 초기 단계에 있지만 빠르게 발전하고 있으며, 스마트 로봇의 핵심 기술이 될 것으로 전망된다.
스마트 로봇의 발달사를 살펴보면, 초기에는 단순한 산업용 로봇이 주를 이루었다. 이후 기술 발전으로 인해 산업용 로봇에서 벗어나 인간과 유사한 모습과 기능을 가진 '지능형 로봇'이 등장하게 되었다. 대표적인 예로 페퍼로봇, 소피아 등이 있다. 이들은 인간과 대화하고 감정을 표현할 수 있는 등 점차 지능화되고 있지만, 아직 유아 수준의 능력을 가지고 있다는 한계가 있다.
스마트 로봇 기술은 앞으로 더욱 발전할 것으로 예상된다. 인간의 지적 능력을 넘어서는 강한 인공지능이 개발되면 스마트 로봇의 활용 범위는 크게 확대될 것이다. 이를 통해 우리 사회에 많은 변화가 일어날 것으로 전망된다.
2. 스마트 로봇의 핵심 기술
2.1. 머니퓰레이션 기술
로봇의 머니퓰레이터가 주위 환경과 물리적인 상호작용을 통하여 환경에 물리적 변화를 일으키는 것을 머니퓰레이션 기술이라고 한다. 이러한 머니퓰레이션 기술은 로봇의 부품 중에서 팔부분에 해당되며, 팔 끝에서 공구가 원하는 작업을 수행할 수 있도록 특별한 로봇의 동작을 제공하는 것이 주요 기능이다. 로봇의 움직임은 일반적으로 팔과 몸체(어깨와 팔꿈치) 그리고 손목관절 운동의 2가지 종류로 나눌 수 있으며, 하나의 부분에서 하나의 축은 1개의 자유도로 측정된다. 전형적인 산업용 로봇은 4~6 자유도를 갖고 있고, 지능형 로봇에서는 7자유도 이상의 여유 자유도를 목표로 하고 있다.
머니퓰레이션 기술의 개발은 주로 미국 NASA와 독일 DLR 등에서 이루어지고 있다. 미국 NASA에서 개발한 Robonaut 핸드는 우주공간에서 로봇 비전을 사용한 원격작업을 수행하기 위해 개발되었으며, 5개 손가락이 총 14자유도를 가지고 있다. 독일 DLR의 핸드는 12자유도의 4개 손가락으로 구성되어 있으며, 구동력은 최대 30N이고, 베벨기어(링크 일체형) 구동방식을 채택하고 있다. 이처럼 머니퓰레이션 기술은 로봇의 팔부분에서 고도화되고 있으며, 보다 인간과 유사한 동작 수행을 목표로 하고 있다.
2.2. 주행 기술
주행 기술은 환경을 인식하여 지도를 작성하고, 지도를 기반으로 로봇의 위치를 추정하며, 원하는 목표지까지 최적경로를 계획하고, 장애물들을 회피하면서 이동하는 기술이다.
주행 기술은 크게 네 단계로 나뉠 수 있는데, 지도 작성, 위치 추정, 경로 계획, 장애물 회피 및 추적의 순으로 진행된다. 격자 지도를 활용한 주행 방법이 그 예시이다.
첫째, 로봇은 센서를 이용하여 주위 환경을 파악한 후, 파악한 공간을 격자로 나누고 각 물체들이 해당 격자를 차지하는 공간을 확률 치로 구하여 지도를 생성한다.
둘째, 이렇게 생성된 격자 지도를 기반으로 로봇은 자신의 위치를 추정하게 된다.
셋째, 주위 환경 인식 시에 탐지하게 된 격자 지도에서 장애물이 차지하는 격자를 피해가는 최적의 경로를 계산한다.
넷째, 이러한 계산을 로봇은 실시간으로 행하게 되며, 실시간으로 만들어지는 데이터를 기반으로 계속해서 움직이는 장애물들을 피할 수 있게 된다.
주행용 센서에 사용되는 센서에는 거리 센서, 영상 센서, 관성 센서 등이 있다. 거리 센서는 일반적으로 레이저 또는 초음파를 사용하며, 영상 센서에서는 카메라와 optical flow 센서를 사용한다. optical flow 센서는 카메라가 받아들이는 빛을 통해 대상 움직임을 파악하고 벡터의 흐름을 통해 대상 물체의 움직임, 속도 등을 파악하게 해준다. 관성 센서에는 자이로센서, 가속도 센서, 경사 센서 등이 있는데, 자이로센서는 회전에 관련된 데이터를 수집하고 움직임을 파악한다.
이처럼 주행 기술은...
참고 자료
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