네이버랩스의 로보틱스 연구 소개

1. 네이버랩스의
로보틱스 연구 소개
석상옥
Robotics

3. 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

4. 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

5. 1.
네이버 랩스는
왜 로봇 연구를 할까요?

6. AMBIENT INTELLIGENCE
생활환경지능
생활에서 사람과 상황/환경을 인지하고 이해하여 적시에 필요한
정보/액션을 예측해 자연스럽게 제공해주는 기술

7. Focus
실제사람들의삶이펼쳐지는
SPACE에대한이해
그공간과공간사이를연결해주는
MOBILITY의지능화
SPACE MOBILITY

8. 로보틱스 목표
인간 생활 속에 자리잡는 로봇
1. 사람들에게 도움을 주는 로봇
2. 로봇 기술이 접목된 제품

9. 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

10. 2.
M1

11. M1
Autonomous 3D Indoor Mapping Robot

12. 3차원 지도 생성 과정

13. 100m
Area: Approx. 200,000m2 Travel Time: 127min
코엑스몰

14. 코엑스몰 – 별마당 도서관

15. 롯데월드몰 4,5,6층

16. 그래서.. M1은 왜 만들었나요?
Challenge
실내 자율 주행 로봇의 높은 제작 비용
savioke relay Knightscope K5

17. Simultaneous Localization And Mapping
Location
Map
Path planning
Location
Map
Path planning
Localization
Mapping
실내 자율주행 로봇 네비게이션

18. h (z1|x1,u)
f (x2|x1,w)
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)
로봇
지도정보

19. Loop Detection
(or Data Association)

20. Mapping
Localization

21. High-cost Robot vs. Low-cost Robot
360 카메라
3차원 레이저 스캐너
저가형 Depth 센서

22. M1이 만든 정밀 지도를 활용한 자율 주행

23. MAP Cloud System

24. M1과 AROUND의 센서 시스템 비교

25. 3.
AROUND 필드 테스트
YES24@F1963 중고 서점

26. YES24@F1963 중고서점 (부산 수영구)

27. 지도 정보 임무
M1
AROUND
High
accuracy
mapping
Go
around
X
O
Localization
&
Mapping
Localization
M1과 AROUND의 임무

28. 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

29. 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

30. YES24@F1963 지도 생성
Area: Approx. 3,000m2
Travel Time: Approx. 20min
Using Point Cloud Mapper

31. AROUND의 Localization
Particle Filter (Monte Carlo Localization)

32. 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

33. 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

34. AROUND의 책 수거– 책을 로봇에게 주는 재미

37. 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

38. 4.
AIRCART

39. Project 예지
일반 대차 전동 카트

40. 근력 증강 로봇
Pneumatic Human Power Amplifier, US 5915673, Jun. 29, 1999, H. Kazerooni

41. 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

43. 5.
Personal
Last-Mile Mobility
Project

44. Personal Last-Mile Mobility Project

45. Personal Last-Mile Mobility Project

46. 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

47. 6.
Salmon Project
- Robotics Group Intern

49. Rocker Bogie Mechanism

50. 계단 등판용 Tusk(뿔) 구조 발명

54. http://www.popularmechanics.com/technology/a19863/googles-alphago-ai-wins-second-game-go/

55. LIDAR
GPU (NVIDIA Jetson TX2)
카메라
초음파 센서
PC
Mecanum Wheel
흡입모터
TT2-Bot

56. Deep Reinforcement Learning 적용
Deep Q Network A3C-LSTM

58. 감각 인지 판단 계획 행동
ADCN
(Asynchronous
Deep Classification
Network)
GRL-Planner
(Gaming Reinforcement
Learning-Based Motion
Planner)
ADCN & GRL-Planner 고안

60. 7.
MIT Cheetah 3
& UIUC Jumping Robot

61. 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

62. 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°

63. 8.
AMBIDEX
- 코리아텍 김용재 교수

66. http://ieeexplore.ieee.org/document/8016639/
관련 논문

67. Thank you