플랫폼

로봇 유형이 달라도 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하며, 연구 과제에 맞는 플랫폼을 선택합니다.

이 페이지에 소개된 로봇은 각 제조사의 제품입니다. Axinome은 로봇 하드웨어를 제조, 판매, 유통하지 않으며, 해당 제조사와의 파트너십이나 유통 계약을 주장하지 않습니다. 각 이미지에는 제조사 이미지 또는 시뮬레이션 렌더링 여부를 표시했습니다.

등에 라이다 센서를 장착하고 서 있는 레인보우로보틱스 RBQ-10 사족보행 로봇.
제조사 이미지 레인보우로보틱스 RBQ-10. 참고 연구 플랫폼으로 소개하는 타사 하드웨어입니다. 이미지: 레인보우로보틱스.

참고 플랫폼: 레인보우로보틱스 RBQ-10

RBQ-10은 레인보우로보틱스가 경사로와 계단을 포함한 실외 및 비정형 환경에서의 이동과 임무 수행을 위해 개발한 사족보행 로봇입니다. 제조사는 이 로봇을 점검, 순찰, 관측 작업과 연구용 플랫폼으로 제공하고 있습니다.

보행 이동성과 개방형 소프트웨어 인터페이스, 추가 센서 탑재 여유를 함께 갖추고 있어, Axinome의 인지·임무·평가 연구에 필요한 조건을 충족하기 때문에 참고 플랫폼으로 삼고 있습니다.

제조사 공개 정보

중량
42 kg
최대 가반하중
15 kg
방진·방수 등급
IP54
소프트웨어 인터페이스
C/C++ SDK 및 ROS 2

출처: 레인보우로보틱스 제품 페이지 및 RBQ 문서. 최신 사양은 제조사를 통해 확인하시기 바랍니다.

Axinome의 역할

RBQ-10의 설계와 제조, 보행 제어는 레인보우로보틱스가 담당합니다. Axinome의 역할은 이 항목에 기재된 소프트웨어, 통합, 평가 작업에 한정됩니다.

소프트웨어
제조사 SDK와 ROS 2 인터페이스 위에서 동작하는 작업 및 임무 로직을 개발하며, 플랫폼 종속 코드와 분리하여 관리합니다.
센싱
추가 카메라, 깊이 센서, 라이다를 통합·캘리브레이션하고 로봇 자체 센서 데이터와 융합합니다.
임무 통합
경로, 점검 지점, 운용 도구를 통해 로봇을 현장의 업무 흐름 및 데이터 시스템과 연결합니다.
평가
대표 조건에서 주행 신뢰성, 개입 빈도, 작업 완료율을 측정하는 구조화된 시험을 수행합니다.

로봇 유형별 연구 활용

연구 과제에 따라 적합한 로봇의 형태가 다릅니다. 인터페이스, 대응 시뮬레이션, 평가 체계라는 동일한 구조를 각 유형에 적용합니다.

사족보행 로봇

연구 활용
계단, 경사로, 불규칙한 지형에서의 이동, 순회 점검, 실외 및 산업 현장에서의 센서 연구.
Axinome의 주요 작업
임무 통합, 페이로드 및 센서 장착, 변화하는 환경에서의 위치 추정, 과업 요구 조건에 따른 보행 수준 동작 평가.

참고 플랫폼: 레인보우로보틱스 RBQ-10

바퀴형 로봇

연구 활용
자율주행, 실내 물류, 평탄한 바닥에서의 장시간 운용.
Axinome의 주요 작업
지도 작성 및 위치 추정, 사람과 장애물 사이의 경로 계획, 도킹 및 충전 절차, 다중 로봇 운용.
수직 리프트와 신축형 팔을 갖춘 바퀴형 연구용 로봇 Hello Robot Stretch 3의 시뮬레이션 렌더링.
시뮬레이션 렌더링 바퀴형 연구 플랫폼 Hello Robot Stretch 3. 공개된 MuJoCo Menagerie 모델을 Axinome이 렌더링한 이미지이며, 실제 사진이 아닙니다.

매니퓰레이터

연구 활용
파지, 배치, 조립 공정 등 테이블 및 작업 셀 단위의 과업.
Axinome의 주요 작업
인지 기반 파지점 선택, 모션 계획, 작업 순서 계획과 오류 복구, 감독형 작업을 위한 운용자 인터페이스.
테스트용 물체가 놓인 실험 테이블 위의 ROBOTIS OMY 협동로봇 팔 시뮬레이션 렌더링.
시뮬레이션 렌더링 예시용 테이블 작업 셀의 ROBOTIS OMY 협동로봇 팔. Axinome이 제작한 시뮬레이션 렌더링이며, Axinome 시설을 촬영한 사진이 아닙니다.

모바일 매니퓰레이터 및 휴머노이드

연구 활용
공간 내 이동과 물체 조작을 함께 요구하는 체화된 과업 연구.
Axinome의 주요 작업
베이스와 팔의 동작 협조, 시연 기반 학습, 반복 시험을 통한 학습 행동 평가.
두 개의 팔과 몸통을 갖춘 바퀴형 모바일 매니퓰레이터 레인보우로보틱스 RB-Y1의 시뮬레이션 렌더링.
시뮬레이션 렌더링 레인보우로보틱스 RB-Y1 모바일 매니퓰레이터. 공개된 MuJoCo Menagerie 모델을 Axinome이 렌더링한 이미지이며, 실제 사진이 아닙니다.

센서 및 페이로드

어떤 플랫폼이든 실무 작업의 상당 부분은 센서에서 이루어집니다. 장착, 캘리브레이션, 시간 동기화, 좌표계, 드라이버가 그것입니다. 이 단계의 오류는 이후 인지나 주행 실패로 나타나므로, 센서 통합을 실험의 일부로 보고 캘리브레이션 결과와 설정을 문서로 기록합니다.

주요 페이로드로는 RGB 및 깊이 카메라, 3D 라이다, 점검용 열화상 및 PTZ 카메라, 매니퓰레이션용 그리퍼와 공구가 있습니다.

렌즈가 보이도록 정면에서 본 Intel RealSense D435i 깊이 카메라의 시뮬레이션 렌더링.
시뮬레이션 렌더링 Axinome이 통합하는 센서의 예시인 Intel RealSense D435i 깊이 카메라. Axinome이 제작한 시뮬레이션 렌더링입니다.

플랫폼 간 소프트웨어 이식

작업 소프트웨어는 동작, 센싱, 상태를 다루는 얇은 인터페이스 계층을 통해 로봇과 통신합니다. 플랫폼 종속 코드는 이 계층 뒤에 해당 로봇의 대응 시뮬레이션과 함께 위치합니다. 새로운 플랫폼으로 옮길 때에는 작업 로직을 다시 작성하는 것이 아니라, 이 계층을 새로 구현하고 평가를 다시 수행합니다.

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