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[생체모방] BionicFlyingFox - FESCO

hrlifestyle Studio 2023. 2. 3. 12:12

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2020년에 썼던 글이 사라져서 복구해 봤습니다. 

목차 
1. 생체모방기술(biomimetics)
2. BionicFlyingFox
3. BionicFlyingFox 특징

 

생체모방기술 Biomimetics

앞서 2020년 8월쯤에 생체 모방 기술(biomimetics)의 로봇에 대해 포스팅했었습니다.
이때, 생체 모방 기술에 대해 설명하며, 대표적인 기업으로 Boston Dynamics를 소개했는데요.

 

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그 사이 2020년 12월, 현대자동차가 Boston Dynamics를 인수했다는 소식이 들렸습니다.

 

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Boston Dynamics만큼 생체모방로봇으로 유명한 회사가 있습니다.
바로 FESCO인데요.
Fesco는 산업 자동화를 선도하는 기업으로
생체모방로봇은 생체모방기술 연구를 통해 산업화에 사용하려는
Bionic Learning Network 프로그램의 결과물이라고도 할 수 있습니다.
아름다운 생체모방로봇이 많습니다.
오늘은 그중에 BionicFly Fox를 소개하려 합니다.

FESCO 홈페이지

 

BionicFlyingFox

Bionic FlyingFox _ Image from FESCO below

BionicFly Fox는
지능형 운동학(intelligent kinematics)이 적용된
인공지능 초경량 비행 물체(Ultra-light flying object)입니다.
Fly Fox는 박쥐과의 황금과일박쥐, 왕박쥐입니다.
크기가 가장 크다고 하고요. 어린아이 정도 크기일 것 같아요.
만화에 나오는 황금박쥐가 여기서 온 것이 아닐까 합니다.
생물모방기술은 생물의 특징을 장점화하여 기술로 활용하는 것이라 했습니다.
황금박쥐의 특징은 손과 손가락 뼈에서 발목까지 파타슘( patagium)을 가지고 있다는 것입니다.
파타슘은 익막, 비막이라 하며, 쉽게 생각하면 날개가 있다고 생각하면 될 것 같습니다.
박쥐, 날다람쥐 등에 있는 날 수 있게 해주는 날개 역할의 막입니다.(위 동영상 이미지 참조)
파타슘의 특징은 손가락부터 발목까지 이어져 있기 때문에 곡률을 조절하며
공기역학을 조정하며 공기를 이용해서 이동(날아다님)할 수 있다는 장점이 있습니다.
특히 저속 비행 중 최대한 리프트를 제공한다고 합니다.
이들은 기계학습(machine learining)을 통해 학습된 자료로 분석하여
최적화된 움직임을 만들어 냅니다.

 

BionicFlyingFox 특징
1. 자연스러운 역할 모델을 기반으로 한 민첩한 운동학 Agile kinematics based on a natural role model

날개 길이가 228cm, 몸길이가 87cm인
바이오플라잉 폭스는 무게가 580g에 불과합니다.
플라잉 폭스 특징인 파타늄은 탄성 막으로 덮여 있습니다.
그 결과 날개 면적이 비교적 크고 날개 하중이 낮습니다.
생물학적 역할 모델과 마찬가지로 모든 피벗 지점이 한 평면에 있어
바이오닉 플라잉 폭스가 날개를 개별적으로 제어하고 접을 수 있습니다.
2. 특수 개발한 파타슘 Specially developed patagium

얇고 견고한 파타슘은 두 개의 밀폐 필름과 약 45,000개의 지점에서 함께
용접되는 엘라스탄 니트로 구성되어 있습니다.
탄성 때문에 날개를 접어도 거의 구김이 없다고 할 수 있습니다.
특수 파타슘의 핵심은 니트 원단의 벌집형 구조로,
파티슘의 작은 균열이 퍼지는 것을 방지합니다.
이를 통해 바이오닉 플라잉 폭스는 천이 약간 손상되더라도 비행을 계속할 수 있습니다.
3. 지정된 공간에서의 반자율 비행 Semi-autonomous flying in a defined space

바이오닉 플라잉 폭스는 모션 추적 시스템과 통신하여 지정된 공역 내에서 반자동으로 이동할 수 있습니다.
반자동이라는 의미는 인간의 수동조절과 비행체의 자동 조종이 혼합해서 작동한다는 의미입니다.
인간 조종사는 수동으로 이착륙을 수행하며, 자동 조종사가 비행 중에 조종하게 됩니다.
자동 조종은 비행체에 설치된 프로그램이 해당 위치를 영구적으로 감지합니다.
동시에 시스템은 스스로 궤적을 계획하고 필요한 제어 명령을 제공할 수 있습니다.
4. 이상적인 궤도에 대한 기계 학습 Machine learning of the ideal trajectory

카메라는 이미지를 감지해서 중앙 컴퓨터로 전송되고,
중앙 컴퓨터는 이미지 데이터를 분석, 평가하여 외부 항공 교통 관제사처럼 비행을 조정합니다.
이러한 기능을 사용하기 위해, 바이오닉 플라잉 폭스는
기동 중 비행경로를 결정하는 컴퓨터에 미리 프로그래밍된 경로를 가지고 있습니다.
바이오플라잉 폭스는 전자장치와 복잡한 행동 패턴을 사용하여
원하는 궤적을 최적으로 따라가기 위해 필요한 날개 움직임을 계산할 수 있습니다.

바이오플라잉 폭스는
제어 컴퓨터로부터 필요한 제어 알고리즘을 받고,
기계학습으로 움직임을 배우고 이를 영구적으로 개선할 수 있습니다.
이를 통해 바이오닉 플라잉 폭스는 비행 중 움직임을 최적화하여 지정된 궤적을 따라
더 정확하게 비행할 수 있습니다.
제어는 다리의 움직임과 따라서 변화 가능한 날개 영역을 통해 이루어집니다.
 

Festo_BionicFlyingFox_en

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