MORE: 지상 언어 추론을 통한 모바일 조작 재배열

프라이부르크 대학교 연구팀이 개발한 MORE는 장면 그래프, 인스턴스 차별화, 능동적 필터링을 통해 대규모 환경에서의 모바일 조작 재배열 문제를 해결하는 획기적인 기술입니다. BEHAVIOR-1K 벤치마크에서 우수한 성능을 입증했으며, 실제 복잡한 작업에서도 효과를 보였습니다. 코드 공개를 통해 더욱 발전된 로봇 기술 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

혁신적인 모바일 로봇 조작 기술, MORE 등장!

자율 주행 로봇이 복잡한 환경에서 다양한 물체를 조작하는 것은 여전히 풀어야 할 숙제입니다. 특히, 많은 물체와 넓은 공간을 다뤄야 할 때는 더욱 어려움이 커집니다. 최근에는 인공지능의 발전에 힘입어 기반 모델을 활용한 로봇 계획 및 추론 기술이 등장했지만, 여전히 대규모 환경에서는 성능이 저하되는 문제점이 있었습니다.

독일 프라이부르크 대학교 연구팀은 이러한 문제점을 해결하기 위해 MORE(Mobile Manipulation Rearrangement Through Grounded Language Reasoning) 라는 획기적인 기술을 개발했습니다. MORE는 장면 그래프를 활용하여 환경을 표현하고, 인스턴스 차별화와 능동적 필터링 기법을 통해 작업에 관련된 정보만 추출합니다. 이를 통해 계획 문제의 규모를 줄이고, 실수를 줄이며 신뢰성을 높였습니다. 더 나아가 실내외 환경 모두에서 계획을 수립할 수 있도록 개선되었습니다.

MORE의 놀라운 성능

연구팀은 BEHAVIOR-1K 벤치마크를 이용하여 MORE의 성능을 평가했습니다. 그 결과, MORE는 기존의 기반 모델 기반 접근 방식을 뛰어넘는 성능을 보이며, 벤치마크의 상당 부분을 성공적으로 해결하는 최초의 접근 방식이 되었습니다. 실제 생활에서 볼 수 있는 복잡한 작업들에서도 MORE의 뛰어난 성능을 확인할 수 있었습니다. 이는 단순한 연구 결과를 넘어, 실제 적용 가능성을 높이 평가할 수 있는 근거가 됩니다.

코드 공개 및 미래 전망

연구팀은 MORE의 코드를 https://more-model.cs.uni-freiburg.de 에서 공개했습니다. 이는 다른 연구자들의 연구를 가속화하고, 모바일 로봇 기술의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다. MORE의 등장은 모바일 로봇 기술의 새로운 이정표를 세웠다고 할 수 있으며, 앞으로 더욱 발전된 로봇 기술의 개발에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 더욱이, 일상생활에서의 활용 가능성을 높여 더욱 편리하고 효율적인 미래를 앞당길 것으로 기대됩니다.

핵심 연구진: Mohammad Mohammadi, Daniel Honerkamp, Martin Büchner, Matteo Cassinelli, Tim Welschehold, Fabien Despinoy, Igor Gilitschenski, Abhinav Valada