[논문 리뷰] Enabling a Pepper Robot to provide Automated and Interactive Tours of a Robotics Laboratory

Gavin Suddrey, Adam Jacobson외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 10.

Social Robot Interaction and HRI참고 문헌 12인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 개방형 로봇 실험실 내에서 Peppе 로봇이 자율적으로 주행하고 상호작용형 안내 투어를 제공할 수 있도록 하는 시스템을 제시한다. 자체 개발한 운동 제어기, ROS/NAOqi 통합, 그리고 로봇의 깊이 센서가 캡처한 3차원 포인트 클라우드에서 2차원 지ap을 생성함으로써, 로봇은 복잡한 환경을 성공적으로 주행하고 방문자와 상호작용하며 시범 동안 외부 로봇(Harvey 및 Cartman)과 동기화하였다.

ABSTRACT

The Pepper robot has become a widely recognised face for the perceived potential of social robots to enter our homes and businesses. However, to date, commercial and research applications of the Pepper have been largely restricted to roles in which the robot is able to remain stationary. This restriction is the result of a number of technical limitations, including limited sensing capabilities, and have as a result, reduced the number of roles in which use of the robot can be explored. In this paper, we present our approach to solving these problems, with the intention of opening up new research applications for the robot. To demonstrate the applicability of our approach, we have framed this work within the context of providing interactive tours of an open-plan robotics laboratory.

연구 동기 및 목표

• 다이나믹하고 개방형 환경에서 Peppе 로봇의 제한된 이동성과 주행 문제를 해결한다.
• 예측 불가능한 회전 행동과 제한된 개발 스택을 포함한 하드웨어 및 소프트웨어 제약을 극복한다.
• 외부 로봇 시스템과 환경 센서와의 통합을 통해 자율적이고 상호작용형 투어를 가능하게 한다.
• 미래의 연구 및 이동형 사회적 로봇의 구현을 지원하기 위한 견고하고 오픈소스 소프트웨어 스택을 개발한다.
• Peppе를 실제 로봇 실험실 환경에서 이동형 가이드로 사용할 수 있는지의 실현 가능성을 입증한다.

제안 방법

• Peppе 로봇에서 소프트웨어 컴파일 및 배포를 간소화하기 위해 업데이트된 가상 머신 환경을 구축하였다.
• 저속에서의 로봇의 회전 행동을 안정화시키기 위해 새로운 운동 제어기를 설계하였다. 이로 인해 예측 불가능한 움직임이 감소하였다.
• 로봇의 깊이 센서가 캡처한 3차원 포인트 클라우드에서 정확한 2차원 메트릭 지도를 생성하는 방법을 구현하였다.
• NAOqi 소프트웨어 스택을 ROS 주행 스택과 통합하기 위해 ROS/NAOqi 바인딩을 개발하여 경로 계획 능력을 향상시켰다.
• 영상 재생 및 외부 로봇 시범과 같은 외부 시스템과의 동기화를 통해 실시간 상호작용을 가능하게 하였다.
• 정의된 투어 웨이포인트를 따라 로봇을 안내하기 위해 시각 마커와 Wi-Fi 연결 기반의 마커 기반 주행 시스템을 구현하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 센서 및 운동 제약에도 불구하고 Peppе 로봇이 복잡한 개방형 실험실 환경에서 신뢰성 있게 자율 주행할 수 있는가?
• RQ2 로봇의 예측 불가능한 회전 행동은 어떻게 완화할 수 있으며, 이를 통해 안정적이고 인간과의 상호작용이 가능한 주행을 어떻게 달성할 수 있는가?
• RQ3 깊이 센서에서 생성한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 얼마나 정확한 2차원 지도 생성에 활용할 수 있는가?
• RQ4 외부 로봇 시스템(Harvey 및 Cartman 등)과 Peppе의 통합을 통해 동기화된 상호작용 시범을 달성할 수 있는가?
• RQ5 실제로 다이나믹한 연구 실험실 환경에 이러한 시스템을 구현할 때의 실용적 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 자체 개발한 운동 제어기가 Peppе 로봇의 저속에서의 불안정한 회전 행동을 성공적으로 해결하여 더 부드럽고 예측 가능한 움직임을 가능하게 하였다.
• 3차원 포인트 클라우드에서 2차원 지도를 생성하는 방법이 실용적인 메트릭 지도를 생성하여 실험실 환경 내에서 로봇의 국소화 및 주행에 효과적으로 기여하였다.
• ROS/NAOqi 통합을 통해 ROS 주행 스택의 전반적인 기능을 활용할 수 있었으며, 경로 계획 및 장애물 회피 능력이 크게 향상되었다.
• Peppė 로봇은 4개의 마커를 거쳐 전반적인 상호작용 투어를 성공적으로 완수하였으며, 영상 재생 및 외부 로봇 시스템(Harvey 및 Cartman)과 동기화하였다.
• 실제 환경에서의 시스템은 견고성을 입증하였지만, 잠재적으로 불안정한 로컬 Wi-Fi 네트워크 의존성과 보조 로봇의 복잡성은 주요 운영 과제로 남아 있었다.
• 로봇이 자율적으로 주행하고 방문자 및 기술 장치와 상호작용할 수 있는 능력은 이전의 정지형 또는 원격 제어 방식의 Peppė 배포 방식에 비해 상당한 발전을 이룬 것으로 평가된다.