기타연구
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본 도입사례는 스위스 ETH 취리히에서 개발한 4족 보행 로봇 ANYmal-D를 통해 고도화된 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence, PI) 기반 스포츠 로봇 기술을 구현한 사례입니다. ANYmal-D는 강화학습을 통해 사람과 실제 배드민턴 랠리를 주고받을 수 있는 인지형 로봇으로, 외부 센서 없이 온보드 센서만으로 셔틀콕의 궤적을 인식하고, 전신을 활용해 전략적으로 움직이며 민첩한 플레이를 수행합니다. 이 프로젝트는 단순한 자동화를 넘어, 로봇이 동적인 환경에서 스스로 판단하고 반응하는 '상황 대응형 자동화' 기술의 실증 사례로 주목받고 있습니다.
구성요소
| 로봇 | ANYmal-D : 4족 보행 기반 이동성과 상체 조작 기능이 결합된 인지형 로봇
팔형 액추에이터 : 라켓을 들고 타격 가능한 전용 모션 유닛 |
|---|---|
| 주변기기 | 강화학습 기반 AI 제어기 : 수천 번의 시뮬레이션을 통해 셔틀콕 예측 및 전략적 움직임 학습
온보드 시각 센서 : 색상 기반 필터링으로 셔틀콕을 식별하고 궤적을 예측
PI 제어 아키텍처 : 운동학적 모델 기반 전신 조정 시스템 |
작업순서
| STEP 1. | 온보드 센서로 셔틀콕 감지 및 색상 기반 식별 |
|---|---|
| STEP 2. | 셔틀콕의 궤적을 예측하고 목표 낙하 지점 계산 |
| STEP 3. | 보행 전략 선택 (정지/달리기/점프 등) |
| STEP 4. | 적정 타이밍과 자세로 라켓을 스윙해 셔틀콕 반격 |
| STEP 5. | 타격 후 자동으로 코트 중앙 복귀 및 다음 동작 준비 |
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