Development and Related Research of LaiBo at KAIST - Professor Jemin Hwangbo

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  • čas přidán 12. 09. 2024
  • The KAIST Department of Mechanical Engineering and the Robotics and Intelligent Systems Laboratory (RISLab) are conducting various research on quadruped robots. Design, control, mapping, perception learning, and path planning are among the notable areas of focus. Through this research, they aim to develop quadruped robots that can walk faster, more energy-efficiently, and with greater stability. The recently unveiled LaiBo robot represents an amalgamation of these research efforts and demonstrated the robust locomotion of quadruped robots on terrains such as sandy beaches and mountainous landscapes. This presentation will discuss the diverse research and achievements incorporated into LaiBo, as well as outline the development direction for LaiBo 2.

Komentáře • 4

  • @kimchi_taco
    @kimchi_taco Před rokem +5

    믿고 보는 황교수님 세미나. 언제나 인스파이어링 합니다!

  • @hayoun3
    @hayoun3 Před rokem +4

    황보제민님 메릭 웨비나 영상이 참 도움이 많이 됐는데, 이렇게 또 뵐 수 있어서 좋네요. 항상 좋은 영상 감사합니다.

  • @MERRICS
    @MERRICS  Před rokem +3

    질문은 자막을 켜시면 바로 보실수 있습니다.
    56:23 Raibo의 제어 알고리즘에도 Actuator net을 사용하나요?
    56:59 좋은 보상 신호를 만들어내기 위해 각각의 구성 요소들을 튜닝하는 방법이나, 주요하게 관찰해야하는 지표가 있다면?
    57:52 Learning based method는 black box model로 인해 구체적인 인과관계를 파악하는데 어려움이 있다고 생각합니다. 어떻게 원인을 파악하여 디버깅하시는지 궁금합니다.
    59:07 convergence나 conatraint satisfication과 같은 성능에 대한 formal guarantee를 할 수 있는 모델기반의 방법과 달리 학습기반의 방법은 성능을 통계학적으로만 보장할수 있어 reliability에 대한 우려가 있다고 생각합니다.
    01:01:13 라이보의 내구성과 관리를 위한 부품의 사전 이상감지 및 교체주기 관리등에 대한 부분이 어떻게 될까요?
    01:01:07 제품 가격 절감을 위해 가공기계를 도입할 계획이 있으신지요?
    01:01:58 강화학습을 수행하는데 쌓이는 레이턴시와 딜레이들이 실제 시스템 제어 태스크를 수행하는데, 큰 영향을 미치지는 않는지요? 또한, 유성기어의 경우 부속 수리가 어려울 것으로 모듈 형태의 교환이 필요할텐데, 제품보다 A/S 비용이 오히려 증가하지 않을까요?
    01:03:56 강화학습 제어기 특성상, 경험하지 못한 상황에 대해서는 유연하게 대처하지 못 할 것 같습니다. 별도의 안전 장치 프레임 워크나 제어 프레임워크가 준비되어 있는지 궁금합니다.
    01:05:00 생각하시는 라이보1으로 보여줄 수 있는 가장 고성능의 task는 어떤 것이 있나요?
    01:05:41 사족로봇에 로봇팔을 추가하면 제어시 어떤 부분을 고려해야하나요?
    01:06:18 혹시 라이보의 fall recovery나 내고장성 제어와 관련해 구현하신 부분에 대한 설명을 요청드려도될까요?
    01:07:12 강화학습 제어기로 모든 상황에 대해서 end-to-end 학습이 가능한가요?
    01:07:25 액추에이터 발열 관리가 어려운 것으로 알고있는데 어떤 방식을 사용하고 계신지 그리고 라이보2에서도 동일한 방식을 사용하실건지 궁금합니다?
    01:08:16 향후 2족 보행에도 적용하실 계획이 있으신지, 적용을 한다면 어떤 차이점이 있는지 궁금합니다.
    01:08:29 지면특성 이외에 사람도 슬리퍼를 신었을 때와 운동화를 신었을 떄의 보행이 달라지는데 라이보 등 로봇의 경우 발끝 재료, 재질에 따른 보행도 고려할 가치가 있을까요?

  • @user-xn2wk9oy5j
    @user-xn2wk9oy5j Před 10 měsíci +3

    창업을 하신다니 가슴이 웅장해집니다. 너무 멋집니다