자체 재구성 모듈식 로봇

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모듈형 자가복구형 로봇 시스템 또는 자가복구형 모듈형 로봇은 가변형 모폴로지를 가진 자율형 키네마틱 머신이다. 고정형형 로봇에서 일반적으로 발견되는 기존의 작동, 감지 및 제어 외에도, 자가 재구성 로봇은 새로운 환경에 적응하거나 새로운 작업을 수행하거나 손상으로부터 회복하기 위해 부품의 연결을 재정비하여 의도적으로 자신의 형태를 바꿀 수 있다.

예를 들어, 그러한 구성 요소로 만들어진 로봇은 벌레와 같은 형태를 가정하여 좁은 파이프를 통과하여 거미 같은 다리를 가진 어떤 것으로 재조립한 다음, 고르지 않은 지형을 건너기 위해 제3의 임의의 물체(자체 회전할 수 있는 공이나 바퀴와 같은)를 형성하여 상당히 평평한 지형을 빠르게 움직일 수 있다; 그것은 또한 "고정된" 물체를 만드는 데 사용될 수 있다. 벽, 쉼터 또는 건물과 같은 것.

경우에 따라 각 모듈에는 여러 개의 커넥터를 연결하기 위한 커넥터가 2개 이상 있는 경우도 있다. 그것들은 전자장치, 센서, 컴퓨터 프로세서, 메모리 및 전원 공급장치를 포함할 수 있다; 그것들은 또한 환경에서의 그리고 상호관계에서 그들의 위치를 조작하는 데 사용되는 액추에이터를 포함할 수도 있다. 어떤 경우에 발견되는 특징은 모듈들이 자동으로 서로 연결되고 분리되며, 많은 물체로 형성되거나 환경을 이동하거나 조작하는 많은 작업을 수행하는 능력이다.

"자체 재구성" 또는 "자체 재구성 가능"이라고 말하는 것은 메커니즘이나 장치가 액추에이터나 확률적 수단 등 자체 제어 시스템을 활용하여 전체적인 구조 형태를 변경할 수 있다는 것을 의미한다. "자체 재구성 모듈형 로봇공학"에서 "모듈형"의 품질을 갖는다는 것은 보다 넓은 의미에서의 일반적인 "모듈형"이 아니라 동일한 모듈이나 모듈 세트가 시스템에 추가되거나 시스템에서 제거될 수 있다는 것을 말하는 것이다. 기본 목적은 자체 재구성이 가능한 모듈의 메쉬 또는 매트릭스 구조에서 무한정 다수의 동일 모듈 또는 유한하고 비교적 작은 동일 모듈 세트를 갖는 것이다.

자기 재구성은 자기 복제의 개념과 다른데, 이것은 자기 재구성이 가능한 모듈이나 모듈의 집합이 소유할 필요가 있는 품질이 아니다. 모듈 행렬은 자체 재구성이 가능한 것으로 간주하기 위해 그 행렬에 있는 모듈의 양을 늘릴 필요가 없다. 전용 기계들이 스탬프나 금형 부품들을 모듈로 조립한 뒤 이를 보완해 수량을 늘리거나 마모된 모듈을 교체하는 방식으로 기존 매트릭스에 추가하는 자체 재구성이 가능한 모듈은 재래식 공장에서 생산하는 것으로 충분하다.

많은 모듈로 구성된 매트릭스는 더 적은 수의 모듈로 여러 매트릭스를 형성하기 위해 분리될 수 있고, 더 큰 매트릭스를 형성하기 위해 결합하거나 재결합할 수 있다. 여러 매트릭스로 분리할 때의 장점으로는, 서로 멀리 떨어져 있는 위치에서 동시에 여러 가지 간단한 작업을 처리할 수 있는 능력, 하나의 큰 매트릭스가 통과하기에는 너무 작지만 작은 매트릭스 조각이나 개별 모듈에는 너무 작지 않은 개구부를 가진 장벽을 통해 전달되는 능력 등이 있다.d 주어진 임무를 완수하기 위해 충분한 모듈만을 활용함으로써 에너지 절약의 목적 여러 행렬을 하나의 행렬로 결합하면 다리와 같은 더 큰 구조물을 형성할 수 있는 능력, 많은 팔을 가진 로봇이나 더 많은 자유도를 가진 팔과 같은 더 복잡한 구조, 그리고 강도를 증가시킬 수 있는 이점이 있다. 이러한 의미에서 강도를 증가시키는 것은 고정 또는 정적 구조의 경직성을 증가시키는 형태일 수 있으며, 다른 물체를 올리거나 내리거나 밀거나 당기기 위한 순 또는 집합적인 힘의 양 또는 행렬의 다른 부분 또는 이러한 특징들의 어떤 조합도 증가시킬 수 있다.

자기 재구성 가능한 메커니즘이 구조를 재구성하는 데 활용할 수 있는 세그먼트 표현 방법에는 체인 재구성 및 격자 재구성이라는 두 가지가 있다.

구조 및 제어

모듈형 로봇은 일반적으로 비교적 작은 레퍼토리의 여러 구성 요소로 구성되며, 기계적인 힘과 모멘트를 로봇 전체에 전달할 수 있는 균일한 도킹 인터페이스가 있다.

모듈형 빌딩 블록은 보통 1차 구조 작동 유닛과 그립, 발, 휠, 카메라, 탑재량, 에너지 저장 및 생성과 같은 추가 특수 유닛으로 구성된다.

아키텍처 분류 체계

모듈식 자체 재구성 로봇 시스템은 일반적으로 장치의 기하학적 배열(격자 대 체인)에 의해 여러 아키텍처 그룹으로 분류될 수 있다. 여러 시스템이 하이브리드 특성을 나타내며, 모듈형 로봇도 MCC(Mobile Configuration Change)와 전신운동(WBL)의 두 범주로 분류되었다.^[1]

• 격자 구조는 그 유닛들이 지점에 있는 도킹 인터페이스를 어떤 일반 그리드의 가상 셀에 연결하도록 한다. 이 도킹 지점의 네트워크는 결정의 원자와 비교될 수 있으며, 그 결정의 격자와 격자는 비교될 수 있다. 따라서 격자 로봇의 운동학적 특징은 해당 결정학적 변위군(치랄 우주군)으로 특징지어질 수 있다.^[2] 일반적으로 재구성 단계를 수행하기에 충분한 단위는 거의 없다. 격자 구조는 복잡한 시스템에 더 쉽게 확장할 수 있는 간단한 기계 설계와 컴퓨터 표현 및 재구성 계획을 가능하게 한다.
• 체인 아키텍처는 그들의 장치에 도킹 포인트의 가상 네트워크를 사용하지 않는다. 유닛은 공간의 어느 지점에나 도달할 수 있고 따라서 더 다용도적이지만, 한 지점에 도달하기 위해 많은 유닛의 체인이 필요할 수 있으므로 보통 재구성 단계를 수행하는 것이 더 어려울 수 있다. 그러한 시스템들은 또한 계산적으로 표현하고 분석하기가 더 어렵다.
• 하이브리드 아키텍처는 이전 아키텍처의 장점을 모두 취한다. 제어장치와 메커니즘은 격자 재구성을 위해 설계되었지만 공간의 어느 지점에도 도달할 수 있다.

모듈형 로봇 시스템도 장치를 재구성(이동)하는 방식에 따라 분류할 수 있다.

• 결정론적 재구성은 재구성 중에 유닛이 목표 위치로 이동하거나 직접 조작되는 것에 의존한다. 각 단위의 정확한 위치는 항상 알려져 있다. 재구성 시간은 보장할 수 있지만 정밀한 조작을 보장하기 위해서는 정교한 피드백 제어가 필요하다. 거시적 규모의 시스템은 대개 결정론적이다.
• 확률적 재구성은 (브라운 모션과 같은) 통계적 프로세스를 이용하여 이동하는 단위에 의존한다. 각 장치의 정확한 위치는 주 구조물에 연결되었을 때만 알 수 있지만 위치 간 이동에는 알 수 없는 경로가 필요할 수 있다. 재구성 시간은 통계적으로만 보장할 수 있다. 확률형 구조는 마이크로 스케일에 더 유리하다.

모듈형 로봇 시스템도 일반적으로 모듈의 설계에 따라 분류된다.

• 동종 모듈형 로봇 시스템은 동일한 설계의 많은 모듈이 필요한 작업을 수행하기에 적합한 구조를 형성한다. 다른 시스템보다 더 많은 유닛을 추가함으로써 크기를 쉽게 확장할 수 있다는 이점이 있다. 일반적으로 기술되는 단점은 기능성에 대한 제한이다 - 이러한 시스템들은 종종 이기종 시스템보다 주어진 기능을 달성하기 위해 더 많은 모듈을 필요로 한다.
• 이기종 모듈형 로봇 시스템은 각기 다른 모듈을 가지며, 각각의 모듈은 특화된 기능을 수행하며, 업무를 수행하기에 적합한 구조를 형성한다. 이점은 컴팩트함과 모든 작업을 수행하기 위해 유닛을 설계하고 추가할 수 있는 다재다능함입니다. 일반적으로 기술되는 단점은 설계, 제조 및 시뮬레이션 방법의 복잡성 증가다.
  

  재구성 가능한 로봇의 분류법에 따른 내부, 상호 및 내포된 재구성을 위한 개념적 표현.

다른 모듈형 로봇 시스템은 자체 재구성할 수 없으며, 따라서 유사한 외관을 가질 수 있지만 정식으로 이 로봇군에 속하지 않는다. 예를 들어, 자체 조립 시스템은 복수의 모듈로 구성될 수 있지만 목표 형상을 동적으로 제어할 수는 없다. 마찬가지로, 시제그리티 로봇 공학은 여러 개의 호환 가능한 모듈로 구성될 수 있지만 자체 재구성할 수는 없다. 자체 재구성이 가능한 로봇 시스템은 고정형 형태론적 로봇과 비교하여 재구성성을 특징으로 하며, 자체 재구성이 가능한 로봇이나 로봇 시스템이 일정 수준의 자율성 또는 인간의 개입으로 또 다른 의미 있는 구성으로 변형 및 진화할 수 있는 정도/정도라고 정의할 수 있다.^[3] 재구성 가능한 시스템은 또한 메커니즘 재구성 가능성에 따라 분류될 수 있다.

• 로봇에 대한 구성내용은 조립/분산 없이 형태학을 변경할 수 있는 능력이 있는 상태에서 단일 개체인 시스템이라고 한다.
• 상호 재구성성은 로봇 시스템이 구성 요소 또는 모듈을 조립 또는 분해하여 어느 정도까지 형태학을 변경할 수 있는지 정의한다.
• 로봇 시스템에 대한 중첩-재구성성은 개별 재구성 특성(내부 재구성성)을 가진 모듈형 로봇의 집합으로, 다른 동종 또는 이종 로봇 모듈(인터-재구성성)과 결합된다.

동기부여와 영감

모듈식 자체 재구성 로봇 시스템을 설계하기 위한 두 가지 주요 동기가 있다.

• 기능적 장점: 로봇 시스템을 스스로 재구성하는 것은 잠재적으로 기존 시스템보다 더 강력하고 적응력이 뛰어나다. 재구성 능력은 로봇이나 로봇 그룹이 기계를 분해·재조립해 다리가 달린 로봇에서 뱀 로봇(스네이크봇)으로, 그 다음 구르는 로봇으로 바꾸는 등 새로운 작업에 더 적합한 새로운 형태론을 형성할 수 있게 한다. 로봇 부품은 (로봇 내부와 서로 다른 로봇 간) 교체가 가능하기 때문에 기계도 자율적으로 결함이 있는 부품을 교체할 수 있어 자체 수리로 이어질 수 있다.

• 경제적 이점: 로봇 시스템을 스스로 재구성하는 것은 하나의 (또는 상대적으로 적은) 유형의 대량 생산 모듈에서 다양한 복잡한 기계를 만들어 잠재적으로 전반적인 로봇 비용을 낮출 수 있다.

이 두 가지 장점 모두 아직 완전히 실현되지는 않았다. 모듈형 로봇은 특정 작업에 맞춤화된 단일 사용자 정의 로봇에 비해 성능이 떨어질 가능성이 높다. 그러나 모듈형 로봇의 이점은 일반적으로 서로 다른 로봇 세트를 필요로 하는 여러 작업을 고려할 때에만 명백하다.

자유도가 증가함에 따라 모듈형 로봇은 잠재적 기능에서 더 다재다능해질 뿐만 아니라 성능의 절충과 기계적 및 계산적 복잡성이 증가하게 된다.

로봇 구조물의 자가 재구성에 대한 탐구는 예측하지 못한 상황을 처리할 수 있고 자가 수리가 필요할 수 있는 장기자생형 로봇 생태계가 필요한 장기 우주 임무와 같은 계획된 애플리케이션에서 어느 정도 영감을 받았다. 두 번째 영감의 원천은 비교적 작은 레퍼토리인 하위 빌딩 블록(관심 규모에 따라 세포나 아미노산)에서 스스로 구성되는 생물학적 시스템이다. 이 아키텍처는 생물학적 시스템의 물리적으로 적응, 성장, 치유 및 심지어 자가복제 능력, 즉 많은 공학적 시스템에서 바람직할 수 있는 능력에 기초한다.

응용 영역

이러한 장점을 고려할 때 모듈형 자체 재구성 가능한 시스템은 어디에 사용되었는가? 이 시스템은 다양한 일을 할 수 있다는 가능성을 가지고 있지만, '킬러 어플리케이션'을 찾는 것은 다소 어려운 일이었다. 여기 몇 가지 예가 있다.

우주탐사

자체 재구성이 가능한 시스템의 장점을 부각시키는 애플리케이션 중 하나는 장기적인 우주 임무다.^[4] 이러한 로봇은 예측하지 못한 상황을 처리할 수 있고 자가 수리가 필요할 수 있는 장기자생형 로봇 생태계를 필요로 한다. 자체 재구성 가능한 시스템은 특히 고정된 구성 시스템과 비교하여 선험적으로 알려지지 않은 작업을 처리할 수 있는 능력을 가지고 있다. 게다가, 우주 미션은 부피와 질량 제약이 심하다. 많은 과제를 달성하기 위해 재구성할 수 있는 로봇 시스템을 보내는 것이 각자가 한 가지 일을 할 수 있는 많은 로봇을 보내는 것보다 더 효과적일 수 있다.

텔레파리오

응용 프로그램의 또 다른 예는 토드 모우리 CMU 교수와 세스 골드스타인 교수가 만든 "텔레파리오"이다. 연구자들이 제안하는 것은 사람 또는 사물의 3차원 입체적인 움직이는 복제품이다. 그래서 인간의 감각은 그것들을 실제적인 것으로 받아들인다. 이렇게 하면 번거로운 가상현실 기어가 필요하지 않고 현대적인 3D 접근방식의 시야각 한계를 극복할 수 있을 것이다. 복제본은 실시간으로 이미징되는 사람이나 사물의 모양과 모양을 모방할 수 있으며, 원본이 이동함에 따라 복제본도 이에 해당된다. 이 어플리케이션의 한 측면은 전형적인 로봇 조작 작업에서와 같이 환경에 힘을 가하기 보다는 기하학적 표현이다. 이 프로젝트는 클레이트로닉스^[5] 또는 프로그래밍 가능한 물질로 널리 알려져 있다(프로그래밍 가능한 물질이 기능적인 프로그래밍 가능한 물질을 포괄하는 훨씬 더 일반적인 용어라는 것을 알린다).

물통

이러한 시스템에 대한 세 번째 장기적 비전은 "물건의 버킷"이라고 불려왔다. 이러한 비전 속에서 미래의 소비자들은 차고, 지하실 또는 다락방에 자기 구성이 가능한 모듈 컨테이너를 가지고 있다. 필요할 때 소비자가 로봇에게 '내장 청소'나 '차내 기름 교체' 등의 과제를 내라고 하고, 로봇은 필요한 모양을 가정해 과제를 수행한다.

예술의 역사와 상태

모듈형 자가 구성 가능한 로봇의 개념의 근원은 1970년대 컴퓨터 수치 제어 가공 센터에서 "빠른 변화" 엔드 이펙터와 자동 공구 교환기로 거슬러 올라갈 수 있다. 여기서 공통 연결 메커니즘을 가진 특수 모듈은 로봇 팔의 끝에서 자동으로 교환될 수 있다. 그러나 공통의 연결 메커니즘의 기본 개념을 취하여 전체 로봇에 적용하는 것은 1980년대 후반 CEBOT(세포 로봇의 줄임말)와 함께 후쿠다 토시오에 의해 도입되었다.

1990년대 초에는 그렉 치리크지안, 마크 임, 조셉 마이클, 무라타 사토시로부터 한층 더 발전하였다. 치리크지안, 마이클, 무라타는 격자재구성 시스템을 개발했고 임씨는 체인 기반 시스템을 개발했다. 이러한 연구자들은 기계 공학에 중점을 두고 모듈을 설계하고 만드는 것에서부터 시작하여 그것들을 프로그래밍하기 위한 코드를 개발하는 반면, 다니엘라 러스와 위민 심씨의 연구는 하드웨어를 개발했지만 프로그래밍 측면에 더 큰 영향을 미쳤다. 그들은 많은 수의 모듈을 제어하기 위해 검증 가능하고 검증 가능한 분산 알고리즘을 지향하는 추세를 시작했다.

최근 더욱 흥미로운 하드웨어 플랫폼 중 하나는 무라타 사토시 등이 개발한 MTRAN II 및 III 시스템이다. 이 시스템은 하이브리드 체인과 격자 시스템이다. 체인 시스템처럼 보다 쉽게 과제를 달성하면서도 격자 시스템처럼 재구성할 수 있다는 장점이 있다.

보다 최근 들어 확률적인 자기 조립에 대한 새로운 노력이 호드 립슨과 에릭 클라빈스에 의해 추진되고 있다. 세스 골드스타인과 토드 모우리가 이끄는 카네기 멜론 대학의 많은 노력이 수백만 개의 모듈을 개발하는 문제를 검토하기 시작했다.

특히 체인 재구성 모듈을 통해 많은 작업이 달성 가능한 것으로 나타났다. 이는 이러한 시스템의 다용성을 입증하지만, 다른 두 가지 장점인 견고성과 저비용은 입증되지 않았다. 일반적으로 실험실에서 개발된 프로토타입 시스템은 초기 개발 시 예상할 수 있는 대로 깨지기 쉽고 비쌌다.

모듈러로봇 연구에 적극적으로 참여하는 연구단체가 늘고 있다. 현재까지 약 30개의 시스템이 설계 및 구축되었으며, 그 중 일부는 다음과 같다.

생성된 물리적 시스템

시스템	클래스, DOF	작가	연도
씨봇	모바일	후쿠다 외. (쓰쿠바)	1988
폴리팟	체인, 2, 3D	임(스탠퍼드)	1993
변성체	격자, 6, 2D	치리크젠 (칼텍)	1993
프랙타	격자, 3 2D	무라타 (MEL)	1994
프랙탈 로봇	격자, 3D	마이클(영국)	1995
테트로봇	체인, 1 3D	Hamline 등(RPI)	1996
3D 프랙타	격자, 6 3D	무라타 외 (멜)	1998
분자	격자, 4 3D	코타이 & 러스 (다트머스)	1998
콘로	체인, 2 3D	윌앤심(USC/ISI)	1998
폴리봇	체인, 1 3D	임 외(PARC)	1998
텔레큐브	격자, 6 3D	Suh 등, (PARC)	1998
수직	격자, 2D	호소카와 외, (리켄)	1998
결정체	격자, 4 2D	보나 & 러스, (다트머스)	1999
아이큐브	격자, 3D	Unsal, (CMU)	1999
마이크로 유닛	격자, 2D	무라타 외(AIST)	1999
M-TRAN I	하이브리드, 2 3D	무라타 외(AIST)	1999
공압	격자, 2D	Inou 등, (TiTech)	2002
유니로버	모바일, 2D	히로세 외, (TiTech)	2002
M-TRAN II	하이브리드, 2 3D	무라타 외, (AIST)	2002
애트론	격자, 1 3D	스토이 외, (미국 덴마크)	2003
에스봇	모바일, 3 2D	몬다다 외, (EPFL)	2003
스토카스틱	격자, 0 3D	화이트, 코판스키, 립슨(코넬)	2004
슈퍼노트	하이브리드, 3D	션 외, (USC/ISI)	2004
Y1 모듈	체인, 1 3D	곤잘레스 고메즈 외, (UAM)	2004
M-TRAN III	하이브리드, 2 3D	쿠로카와 외, (AIST)	2005
아메바아이	모바일, 7 3D	류제이그 외, (SIA)	2005
카톰	격자, 0 2D	골드스타인 외, (CMU)	2005
스토카스틱-3D	격자, 0 3D	화이트, 지코프, 립슨(코넬)	2005
몰큐브	하이브리드, 1 3D	지코프, 미티리나이오스, 립슨(코넬)	2005
프로그 부품	격자, 0 2D	클라빈스, (미국 워싱턴)	2005
마이크로튜브	체인, 2D	브루네테, 헤르난도, 감바오(UPM)	2005
미쉐	격자, 0 3D	러스 외, (MIT)	2006
GZ-I 모듈	체인, 1 3D	장앤곤잘레스고메즈(U. Hamburg, UAM)	2006
분산 비행 배열	격자, 6 3D	우웅 & 단드레아 (ETH 취리히)	2008
진화하다	체인, 2 3D	장판시, 프란시스 (NUS)	2008
엠큐브	격자, 2D	A, (Dran Computer Science Lab)	2008
룸봇	하이브리드, 3D	Sproewitz, Moeckel, Ij스피어트, 바이오로보틱스 연구소(EPFL)	2009
폴딩에 의한 프로그램 가능 물질	시트, 3D	우드, 러스, 데메인 외, (하버드 & MIT)	2010
샘봇	하이브리드, 3D	하이위안 리, 훙싱웨이, 톈먀오 왕 외, (베이항 대학)	2010
모틴스	하이브리드, 1 3D	비트 및 원자 중심(MIT)	2011
ModRED	체인, 4 3D	C-MANTY Lab, (UNO/UNL)	2011
프로그래밍 가능한 스마트 시트	시트, 3D	앤 & 러스, (MIT)	2011
스모레스	하이브리드, 4, 3D	데이비, 궈크, 임(UNSW, UPenn)	2012
심브리온	하이브리드, 3D	EU 프로젝트 심브리온과 복제자[7]	2013
ReBiS - 재구성 가능한 바이페달 스네이크[8]	체인, 1, 3D	로한, 아진키야, 사친, S. 치다르와르, K. 부르찬디 (VNIT, Nagpur)	2014
소프트 모드 롭 큐브	격자, 3D	Vergara, Seng, Mendoza-Garcia, Zagal(UChile)	2017
스페이스 엔진	하이브리드, 3D	루케 케라갈라(뉴욕 3대 벡터)	2018
옴니피텐트	하이브리드, 3D	펙, 티미스, 티렐(요크 대학교)	2019
판테라	모바일, 1D	엘라라, 프라탑, 하야트, 파르위네(SUTD, 싱가포르)	2019

일부 현재 시스템

PolyBot G3(2002)

체인 자체 구성 시스템. 각 모듈은 측면에 약 50mm이며, 1개의 회전 DOF를 가지고 있다. 그것은 걷기를 포함한 많은 운동 모드를 보여준 PolyBot 모듈형 로봇 제품군의 일부로서, 두발, 14발, 미끄러짐, 뱀처럼 생긴 것: 고퍼 구멍의 협주곡, 인두벌레의 개트, 직사각형 굴절 및 옆구리의 개트, 1.4m/s까지의 트레드처럼 구르기, 세발자전거를 타고 올라가는 것, 계단, 기둥, 파이프, 램프 등. 자세한 내용은 PARC의 폴리봇 웹페이지에서 확인할 수 있다.^[10]

M-TRAN III(2005)

하이브리드 유형 자체 재구성 가능한 시스템. 각 모듈은 2개의 큐브 크기(65mm 측면)이며, 연결을 위한 2개의 회전 DOF와 6개의 평면을 가지고 있다. 세 번째 M-TRAN 시제품이다. 전자(M-TRAN II)에 비해 연결의 속도와 신뢰성이 크게 향상되었다. 체인형 시스템으로서, 다양한 형태의 CPG(Central Pattern Generator) 제어기에 의한 이동은 M-TRAN II에 의해 실증되었다. 격자형 계통으로서, 예를 들어 4개의 다리를 가진 보행자 사이에서 로봇과 같은 애벌레로 그 구성을 바꿀 수 있다. M-TRAN 웹 페이지(AIST)를 참조하십시오.^[11]

아모바-I(2005)

AMOEBA-I는 리우제이 지 외 연구진이 중국 과학아카데미(CAS)인 선양자동화연구소(SIA)에서 개발한 3개 모듈 모바일 로봇이다.[1][2].AMOEBA-I는 구조화되지 않은 환경에서 9가지 종류의 비 이형성 구성과 높은 이동성을 가지고 있다. 4세대 플랫폼이 개발됐으며 이들의 재구성 메커니즘, 비이성형 구성, 팁오버 안정성, 재구성 계획 등에 대한 연구가 잇따르고 있다. 실험 결과 이런 구조물이 고르지 않은 지형에 좋은 이동성과 높은 유연성을 허용한다는 것이 입증됐다. AMOEBA-I는 과도하게 중복되고, 모듈화되고 재구성될 수 있기 때문에, Urban Search and Rescue (USAR)와 우주 탐험과 같은 많은 가능한 응용 프로그램들을 가지고 있다. Ref_1: [3] 참조; Ref_2: [4] 참조

확률-3D(2005)

모듈형 로봇으로 임의의 3차원 형상을 형성하기 위한 높은 공간 분해능은 매우 작고, 전진적으로 현미경적인 모듈의 다량의 격자 시스템을 사용하여 달성할 수 있다. 소규모로, 그리고 많은 수의 모듈로, 개별 모듈의 재구성에 대한 결정론적 통제는 실현 불가능하게 되는 반면, 확률적 메커니즘은 당연히 우세할 것이다. 모듈의 미세한 크기로 인해 전자파 작동과 상호 접속이 불가능할 뿐만 아니라 온보드 전원 저장장치도 사용할 수 없게 된다.

3개의 대규모 프로토타입은 중립적인 구매 환경에서 동적으로 프로그램 가능한 3차원 확률적 재구성을 입증하기 위해 제작되었다. 첫 번째 프로토타입은 모듈 재구성 및 상호 접속을 위해 전자석을 사용했다. 이 모듈들은 100mm 정육면체였고 무게는 0.81kg이었다. 두 번째 프로토타입은 확률적인 유체 재구성과 상호연결 메커니즘을 사용했다. 130mm 크기의 입방형 모듈들은 각각 1.78kg의 무게로 재구축 실험을 지나치게 느리게 했다. 현재의 세 번째 구현은 유동적 재구성 원칙을 계승한다. 격자 격자 크기는 80mm이며, 재구성 실험이 진행 중이다.^[12]

몰큐브(2005)

이 하이브리드 자가 재구성 시스템은 코넬 컴퓨터 합성 연구소가 인공 키네마틱 자기 복제를 물리적으로 입증하기 위해 구축한 것이다. 각 모듈은 길이가 100mm이고 회전 자유도가 1개인 0.65kg의 큐브다. 회전축은 큐브의 가장 긴 대각선과 정렬된다. 3모듈 로봇과 4모듈 로봇의 물리적 자가 제작이 시연됐다. 또한 중력의 제약을 무시하고, Molecube로부터 무한한 수의 자체 재생산 체인 메타구조를 구축할 수 있는 것으로 나타났다. 자세한 내용은 CCSL 자체 복제 웹 페이지에서 확인할 수 있다.

프로그램 가능한 부품(2005)

프로그램 가능한 부품은 임의로 작동되는 에어제트에 의해 에어호키 테이블에서 무작위로 휘저어진다. 충돌해 붙으면 교신하고 붙을지, 아니면 언제 떼어낼지 결정할 수 있다. 로봇들이 원하는 전지구적 형태를 만들 수 있도록 현지 상호작용 규칙을 고안하고 최적화할 수 있다. 자세한 내용은 프로그램 가능한 부품 웹 페이지에서 확인할 수 있다.

SuperBot(2006)

SuperBot 모듈은 하이브리드 아키텍처에 속한다. 그 모듈들은 각각 3도의 자유도를 가지고 있다. 이 설계는 두 개의 이전 시스템을 기반으로 한다: Conro (동일한 연구 그룹에 의한)와 MTRAN (무라타 외. 각 모듈은 6개의 도크 커넥터 중 하나를 통해 다른 모듈에 연결할 수 있다. 그들은 도크 커넥터를 통해 통신하고 전력을 공유할 수 있다. 여러 개의 운동화 기구가 서로 다른 모듈 배치를 위해 개발되었다. 높은 수준의 통신을 위해 모듈은 고유한 ID를 가지지 않아도 되는 분산되고 확장 가능한 프로토콜인 호르몬 기반 제어를 사용한다.

미치(2006)

Michel 시스템은 임의의 형태 형성이 가능한 모듈형 격자 시스템이다. 각 모듈은 바로 이웃과 연결하고 통신할 수 있는 자율 로봇 모듈이다. 구조로 조립하면, 모듈들은 컴퓨터 인터페이스와 분산 과정을 사용하여 사실상 조각될 수 있는 시스템을 형성한다. 모듈 그룹은 정보 전송과 저장을 최소화하는 알고리즘을 누가 최종 형태인지, 누가 사용하지 않는지를 집합적으로 결정한다. 마지막으로, 구조물에 없는 모듈들은 외부 힘, 이 경우 중력의 제어 하에 놓이게 된다. 자세한 내용은 Michel(Rus et al.)을 참조하십시오.

분산 비행 어레이(2009)

분산형 비행장치는 6각형 모양의 단일 로터 유닛으로 구성된 모듈형 로봇으로, 어떤 형태나 형태든 떠맡을 수 있다. 비록 각 부대가 스스로 지상에서 들어올릴 수 있을 만큼 충분한 추력을 낼 수 있지만, 헬리콥터가 꼬리 로터 없이는 날 수 없는 것처럼 스스로도 많이 날 수 없다. 그러나, 이 장치들은 함께 결합하면, 비행 등을 조정할 수 있는 정교한 멀티로터 시스템으로 진화한다. 더 많은 정보는 DFA에서 찾을 수 있다.^[13]

룸봇(2009)

룸봇은^[14] 복합 건축물을 가지고 있다. 각 모듈에는 3도의 자유도가 있으며, 그 중 2개는 일반 큐브 내의 직경 축을 사용하고, 3번째(중앙) 회전 축은 두 개의 구형 부품을 연결한다. 세 축 모두 연속적으로 회전한다. 외부 룸봇 DOF는 몰레큐브와 동일한 축 방향성을 사용하며, 세 번째 중앙 룸봇 축은 모듈이 두 개의 외부 DOF를 서로 회전시킬 수 있도록 한다. 이 새로운 특징은 싱글 룸봇 모듈이 평평한 지형을 운행할 수 있게 해주지만, 벽을 오르거나, 오목하고 수직으로 된 가장자리를 건널 수도 있다. 볼록한 가장자리는 룸봇 "메타모듈"에 적어도 두 개의 모듈을 조립해야 한다. 각 모듈에는 10개의 사용 가능한 커넥터 슬롯이 있으며, 현재 그 중 2개는 기계식 래치를 기반으로 한 능동 연결 메커니즘을 갖추고 있다. 룸봇은 두 가지 작업을 위해 설계된다. 예를 들어, 가구와 같은 일상 생활의 물체를 최종적으로 형상화하는 것과, 4중 로봇이나 여러 모듈로 만들어진 삼각 로봇처럼 움직이는 것이다. 자세한 내용은 룸봇 웹 페이지에서 확인할 수 있다.^[15]

샘봇 (2010)

사회적 곤충, 다세포 유기체, 형태생성 로봇에서 영감을 받아 삼봇의^[16] 목적은 무리 로봇 기술을 개발하고 자율적 형태종을 위한 몸과 뇌의 무리 지능, 자가 조립 및 공진화에 대한 연구를 수행하는 것이다. 무리 로봇, 자체 재구성 가능한 로봇, 형태별 로봇과는 달리, 이 연구는 무리의 지능을 얻기 위해 다른 사람들과 자율 이동 모듈로서 상호작용하고 도킹하는 자가 조립식 무리지 모듈러 로봇에 초점을 맞추고 있으며, 우주 정거장과 탐사 도구, 인공 복합 슈트루에서의 자율 건설에 대해 더 자세히 논의한다.각 샘봇 로봇은 바퀴에서 독립된 개인으로 달릴 수 있고, 게다가 센서와 도킹 메커니즘의 조합을 이용하여 로봇은 환경과 다른 로봇들과 상호작용하고 도킹할 수 있다. 움직임과 연결의 이점으로 삼봇 무리들은 공생 또는 전체 유기체로 집합할 수 있고 생체 공학 로봇으로서 운동을 발생시킬 수 있다. 이 경우 설계 및 응용 뷰에서 일부 자체 조립, 자가 조직화, 자가 재구성, 자가 보수 기능 및 연구를 이용할 수 있다. 크기가 80(W)X80(L)X102(H)mm, MCU(ARM 및 AVR), 통신(Zigbee), 센서, 전원, IMU, 위치설정 모듈 등이 내장되어 있는 모듈형 로봇 내부. 자세한 내용은 "자체 조립식 군집 모듈식 로봇"^[17]에서 확인할 수 있다.

모테인스(2011년)

단순한 모양의 물리적 끈이나 체인을 어떤 연속적인 영역이나 부피 모양으로 접을 수 있다는 것이 수학적으로 증명되었다. 모틴은 단위당 자유도가 1(2D 도형) 또는 2(3D 도형)에 불과한 형태 보편적 접기 전략을 채택하고 있으며, 2D 도형(2D 도형) 또는 3(3D 도형) 상태에 불과한 단순한 액추에이터를 채택하고 있다.^[18]

심브리온(2013년)

심브리온(Symbiological Evolution Robot Mission)은 동종의 상호의존적인 로봇 무리가 더 큰 로봇 유기체로 공동 결합해 문제 해결 동력을 얻을 수 있는 틀을 개발하기 위해 2008년부터 2013년까지 유럽위원회가 후원한 프로젝트였다. 심브리온의 핵심 측면 중 하나는 적응 속도를 높이기 위해 차선의 구성을 저장하고 진화할 수 있는 인공 게놈이라는 생물학적 세계에서 영감을 받은 것이다. 심브리온 내 개발의 상당 부분은 오픈소스 및 오픈하드웨어다.^[19]

스페이스 엔진(2018년)

스페이스 엔진은 가변 형태학을 가진 자율적인 키네마틱 플랫폼으로 물리적 공간(생활 공간, 작업 공간, 레크리에이션 공간)을 만들거나 조작할 수 있다. 물체를 조작하고 작업을 수행하기 위해 자체적인 다방향 운동력을 생성한다.

각 모듈에 대해 최소 3개 이상의 잠금 장치를 사용하여 은 즉시 모듈에 자동으로 연결하거나 분리하여 견고한 구조를 형성할 수 있다. 모듈은 X, Y 또는 Z 공간 평면만 앞이나 뒤로 선형 운동을 추진하며, 하나 이상의 즉시 모듈 사이에 발생하는 제어된 압력 변화에 의해 스스로 추진될 수 있는 자체적인 운동력을 생성한다.

자기 압력을 사용하여 즉시 모듈을 유인 및/또는 제거하십시오. 프로펠링 모듈이 전자석을 사용하여 통계 모듈이 만든 도로를 따라 당기거나 앞으로 밀고 나가는 동안, 통계 모듈은 프로펠링 모듈을 앞으로 당기거나 밀어낸다. 변위를 위한 모듈화 수를 증가시키면 총 운동량 또는 푸시/풀 힘도 증가한다. 각 모듈의 전자석 수는 설계 요건에 따라 변경될 수 있다.

매트릭스 외관의 모듈은 즉시 모듈로부터 하나 이상의 반응 표면이 없기 때문에 독립적으로 교체할 수 없다. 그것들은 행렬 내부의 모듈에 부착하여 이동하며, 변위를 위한 완전한 도로를 형성할 수 있다.

• 공간 엔진 변위
• 

  공간 엔진 변위

• 

  우주 엔진 무중력 셀 설계

• 

  우주 엔진 중력 셀 설계

양적 성취

• 가장 활동적인 모듈을 가진 로봇은 56개의 유닛 <폴리봇 지네, PARC>를 가지고 있다.
• 가장 작은 작동 모듈 단위의 크기는 12mm이다^[20].
• 가장 큰 작동 모듈형 유닛(볼륨 기준)은 8 m^3 <(GHFC)자이언트 헬륨 충전 캐텀, CMU>의 크기를 가진다.
• 가장 강력한 작동 모듈은 동일한 캔틸레버 장치 5개를 수평으로 들어올릴 수 있다.<폴리봇 g1v5, PARC>
• 가장 빠른 모듈형 로봇은 23개의 유닛 사이즈/초 단위로 움직일 수 있다.<CK봇, 다이나믹 롤링, ISER'06>
• 가장 큰 시뮬레이션 시스템에는 수십만 개의 유닛이 포함되어 있었다.^[21][22]

과제, 솔루션 및 기회

초기 모듈형 자체 재구성 시스템의 초기 시연 이후, 크기, 견고성 및 성능이 지속적으로 개선되고 있다. 이와 병행하여 계획과 제어 알고리즘은 수천 개의 유닛을 다루기 위해 진척되어 왔다. 그러나 이러한 시스템이 적응성, 견고성 및 낮은 비용의 약속을 실현하는 데 필요한 몇 가지 주요 단계가 있다. 이러한 단계는 하드웨어 설계, 계획 및 제어 알고리즘 및 애플리케이션에서 난제로 세분될 수 있다. 이러한 난제는 종종 서로 얽혀 있다.

하드웨어 설계 당면 과제

로봇 시스템 자체 재구성의 약속이 실현될 수 있는 정도는 시스템의 모듈 수에 따라 결정적으로 달라진다. 현재까지 약 50대까지의 시스템만 시연되었으며, 이 숫자는 거의 10년에 걸쳐 정체되었다. 이 숫자를 지배하는 몇 가지 기본적인 제한 요인이 있다.

• 모듈 간 접합/도킹 인터페이스의 강도, 정밀도 및 현장 강건성(기계적 및 전기적)에 대한 제한
• 모터 출력, 모션 정밀도 및 장치의 에너지 효율에 대한 제한(예: 특정 출력, 특정 토크)
• 하드웨어/소프트웨어 설계. 소프트웨어 문제를 쉽게 만들 수 있도록 설계된 하드웨어. 자체 재구성 시스템은 기존의 어떤 시스템보다 더 긴밀하게 결합된 하드웨어와 소프트웨어를 가지고 있다.

문제 계획 및 제어

이상적인 조건에서 수천 개의 유닛을 처리할 수 있는 알고리즘이 개발되었지만, 확장성에 대한 도전은 현실적인 제약을 극복하기 위한 낮은 수준의 제어와 높은 수준의 계획 둘 다에서 여전히 남아 있다.

• 대규모 조작 및 이동을 위한 병렬 동작 알고리즘
• 오정렬, 데드 유니트(응답하지 않음, 해제하지 않음)부터 불규칙하게 동작하는 장치에 이르기까지 다양한 고장 모드를 강력하게 처리하기 위한 알고리즘.
• 지정된 작업에 대한 최적의 구성을 결정하는 알고리즘
• 최적의(시간, 에너지) 재구성 계획을 위한 알고리즘
• 여러 장치 간의 효율적이고 확장 가능한(비동기식) 통신

애플리케이션 문제

모듈러 자체 재구성 로봇 시스템의 장점은 크게 인정받고 있지만, 단기간에 혜택이 입증될 수 있는 특정 애플리케이션 도메인을 식별하는 것은 어려웠다. 일부 제안된 애플리케이션은

• 우주 탐사 및 우주 식민지화 애플리케이션(예: 달 식민지화)
• 대형 건축시스템 구축
• 심해 탐사/조명
• 구조화되지 않은 환경에서 검색 및 복구
• 공간/중량 제약 조건 하에서 임의 도구의 신속한 구성
• 실향민 재해구호소
• 현장 전문 지식이 거의 필요 없는 빈곤 지역 대피소

그랜드 챌린지

몇몇 로봇 분야에서는 개발의 촉매제 역할을 하며 즉각적인 킬러 앱이 없을 경우 단기 목표 역할을 하는 그랜드 챌린지를 확인했다. 그랜드 챌린지는 그 자체로 연구 의제나 이정표가 아니라 여러 기술 프런티어에 걸쳐 조정된 진보를 자극하고 평가하기 위한 수단이다. 모듈식 자가 재구성 로봇 분야에 몇 가지 그랜드 챌린지가 제안되었다.

• 1000대 이하의 시스템 시연. 그러한 시스템의 물리적 실증에는 소음과 오류 처리뿐만 아니라 주요 하드웨어와 알고리즘 문제를 재고할 필요가 있을 것이다.
• 로버스피어. 인간 존재 없이 운영을 지속하고 예측하지 못한 작업을 수행해야 하는 장기간(1년) 격리된 자생적인 로봇 생태.
• 자체 복제 분산된 빌딩 블록을 수집하여 자체 복제가 가능한 장치가 많은 시스템에서는 하드웨어 및 알고리즘 과제를 해결해야 한다.
• Ultimate Construction A 시스템은 벽의 구성요소로 물체를 만들 수 있다.
• 바이오필터 비유 만약 이 시스템이 포유류에게 주입될 만큼 충분히 작게 만들어 진다면, 한 가지 임무는 혈류 내 분자를 감시하고 일부는 통과시키고 다른 일부는 통과시키지 못하게 하는 것일 수 있다. 이는 혈액-뇌 장벽과 같다. 도전 과제로서 시스템이 다음을 수행할 수 있어야 하는 경우 유추할 수 있다.
  • 모듈 직경의 구멍에 박히다
  • 구역에서 대략 40 x 40 모듈 직경이라고 하는 채널에서 지정된 거리를 이동한다.
  • 채널에 완전히 부합하는 장벽을 형성한다(이러한 형태는 비정규적이며 사전에 알 수 없음).
  • 일부 물체는 통과시키고 다른 물체는 통과시키지 못하게 한다(크기에 근거하지 않음).
  • 센싱이 이 작품의 강조점이 아니기 때문에, 패스할 수 있는 물체의 실제 검출은 대수롭지 않게 여겨야 한다.

유도 변환기

이용할 수 있는 독특한 잠재적 해결책은 인덕터를 변환기로 사용하는 것이다. 이것은 도킹 및 본딩 문제를 처리하는 데 유용할 수 있다. 동시에 도킹 감지(정렬 및 거리 찾기), 전력 전송 및 (데이터 신호) 통신 기능에도 도움이 될 수 있다. 개념 증명 비디오는 여기서 볼 수 있다. 이 길 아래에서의 다소 제한적인 탐구는 아마도 그러한 접근법에 대한 어떤 응용 프로그램의 역사적 필요성 부족의 결과일 것이다.

Google 그룹

자체 재구성 및 모듈러 테크놀로지(Self-Reconfigure and Modular Technology)는 개발 분야 로봇학에 대한 인식과 이해를 논의하기 위한 그룹이다.

Modular Robotics Google Group은 Modular Robotics 분야의 이벤트 발표를 전담하는 공개 포럼이다. 이 매체는 워크샵, 특수 이슈 및 기타 관심 있는 학술 활동을 모듈형 로봇 공학 연구자들에게 전파하는 데 사용된다. 이 구글 그룹의 설립자들은 전세계 모듈러로봇 연구자들의 커뮤니티 내에서 정보와 아이디어의 교환을 촉진하고, 따라서 모듈러로보틱스의 진보의 가속화를 촉진하고자 한다. 모듈러보틱스의 목표와 진전에 관심이 있는 사람이라면 누구나 이 구글 그룹에 가입하여 이 분야의 새로운 발전에 대해 배울 수 있다.

이 기술을 탐색하는 전용 웹 사이트

• "Flexibility Envelope". Self Reconfiguring Modular Robotics And The Future Created.
• "Self Reconfigurable Modular Technology". Collection of Web Sites, Web Pages, Video Clips, Articles, and Documents.

참고 항목

• 인피니티, 1964년 자작 나노바이오틱 무리 중심의 음모를 가진 공상과학소설
• 그레이구 시나리오
• 자기복제기
• 바이오닉스
• 자유로봇
• 형태생성 로보틱스
• 프로그램 가능 물질
• 보형물
• 유틸리티 안개

추가 읽기

• "Self-Reconfigurable Robots An Introduction". Great Introduction to where SRCMR are today, how it got there and where it needs to go in the future. Archived from the original on 5 August 2011. Retrieved 13 July 2011.
• Murata, Satoshi; Kurokawa, Haruhisa (2012). Self-Organizing Robots. From Biology, Via Robot, to Molecule. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol. 77. doi:10.1007/978-4-431-54055-7. ISBN 978-4-431-54054-0.

참조

• 모듈식 자체 구성 가능한 로봇 시스템: 2007년 3월 IEEE 로보틱스 & 오토메이션 매거진에 실린 임, 션, 살레미, 러스, 몰, 립슨, 클라빈스 & 치리크젠의 미래 도전과 기회 [5]
• 자체 재구성 가능한 로봇: 모양을 바꾸는 셀룰러 로봇은 2007년 3월 IEEE 로보틱스 & 오토메이션 매거진에 실린 무라타 & 쿠로카와 씨의 기존 로봇 유연성을 능가할 수 있다[6]^{[permanent dead link]}
• 재구성 가능한 모듈형 로봇을 위한 센터 구성 선택 기술.류JG에 의해, 왕YC 외는 Science in China Series F: Information Science 2007에 출판되었다.[7]
• 자체 재구성 모듈형 로보틱스 필수품, 인기 과학 SRCMR 기본 원리 소개 및 SRCMR 기본 원리에 대한 몇 가지 중요한 결과 2009년 Per Sjöborg에 의해.[8]

외부 링크

위키북스는 '로보틱스: 이국적인 로봇: 모듈러 및 프랙탈 로봇

• "Distributed Robotics Laboratory". Distributed Robotics Lab at MIT.
• "Modular Robots at PARC". Modular Reconfigurable Robots. Archived from the original on 20 February 2007. Retrieved 3 February 2007.
• "ModLab at University of Pennsylvania". Research on Modular Reconfigurable Robotics.
• "Claytronics Project at Carnegie Mellon University". Collaborative research in programmable matter.
• "Modular Robotics Group Southern University of Denmark". Research on Modular and Self-Reconfigurable Robotics. Archived from the original on 7 July 2009. Retrieved 17 June 2009.
• "Fukuda Laboratory". Research on Modular and Self-Reconfigurable Robotics and Micro-Nano Systems.
• "Biorobotics Laboratory". Research on modular and self-reconfigurable robotics, bio-inspired robotics, dynamical systems (e.g. CPGs), rehabilitation robotics.