이 방법은 아이폰을 통해 집의 구조를 스캔하고 로봇 시뮬레이션 훈련 데이터에 업로드하는 방식이다. 이를 통해 로봇이 시뮬레이션에 액세스 할 수 있도록 하면 다양한 환경에 대한 로봇의 적응력을 획기적으로 향상할 수 있다고 연구팀은 설명했다.
시뮬레이션은 최근 수십 년 동안 로봇 훈련의 중요한 기본 요소가 되어왔다. 로봇은 시뮬레이션을 통해 실제 환경에서 한 번 수행하는 데 걸리는 시간과 동일한 시간 동안 수천 번, 심지어 수백만 번 작업을 시도하고 실패할 수 있다.
시뮬레이션에서의 실패로 인한 결과 영향력도 실제보다 현저히 낮다. 가령 로봇에게 머그잔을 식기세척기에 넣는 방법을 가르치려면 그 과정에서 실제 머그잔 100개를 깨뜨려야 할 수도 있는 것을 시뮬레이션을 통해 간단하게 진행할 수 있는 것이다.
풀킷 아그라왈 연구원은 "로봇이 수백만 번 이상 얼마든지 상황에 대한 연습을 할 수 있기 때문에 가상 세계에서의 시뮬레이션 훈련은 매우 강력하다"라며 "로봇이 수천 개의 접시를 깨뜨렸을 수도 있지만, 모든 것이 가상 세계에 있었기 때문에 아무런 문제가 없다"라고 설명했다.
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