하나의 네트워크로 모든 것을 제어: 다양한 플랫폼에서의 쿼드콥터 경주를 위한 도메인 랜덤화

본 연구는 도메인 랜덤화를 이용한 단일 신경망 기반 쿼드콥터 제어기를 제시하며, 실제 3인치 및 5인치 쿼드콥터를 이용한 실험을 통해 다양한 플랫폼에서의 우수한 일반화 성능을 입증했습니다. 속도 측면에서는 특정 플랫폼에 최적화된 제어기보다 다소 느리지만, 적응성 측면에서 탁월한 성능을 보였습니다.

고속 쿼드콥터 경주에서 서로 다른 플랫폼에서 잘 작동하는 단일 컨트롤러를 찾는 것은 여전히 어려운 과제입니다. Robin Ferede 외 연구진은 최근 발표한 논문에서 물리적으로 다른 쿼드콥터에 일반화되는 드론 경주를 위한 최초의 신경망 컨트롤러를 선보였습니다. 이 연구는 도메인 랜덤화를 통해 훈련된 단일 네트워크가 다양한 유형의 쿼드콥터를 강력하게 제어할 수 있음을 보여줍니다.

흥미로운 점은 이 네트워크가 현재 상태만을 기반으로 모터 명령을 직접 계산한다는 것입니다. 연구진은 3인치와 5인치 경주용 쿼드콥터라는 물리적으로 상당히 다른 두 가지 기체를 사용하여 실제 세계 테스트를 통해 이 일반화된 컨트롤러의 효과를 검증했습니다.

더 나아가, 연구진은 도메인 랜덤화 수준(0%, 10%, 20%, 30%)을 다르게 하여 식별된 모델 매개변수를 사용하여 3인치 및 5인치 드론에 대해 특별히 훈련된 컨트롤러와 이 일반화된 컨트롤러의 성능을 비교했습니다.

결과는 어떻게 나왔을까요? 일반화된 컨트롤러는 미세 조정된 모델에 비해 속도는 다소 느리지만, 다양한 플랫폼에 대한 적응성이 뛰어나다는 것을 보여주었습니다. 또한, 랜덤화가 전혀 없을 경우 시뮬레이션에서 실제로 전이가 실패하지만, 랜덤화를 증가시키면 강건성이 향상되는 반면 속도는 감소한다는 사실을 발견했습니다.

이러한 속도와 적응성 사이의 절충에도 불구하고, 이 연구는 도메인 랜덤화를 통해 컨트롤러를 일반화하는 잠재력을 강조하여 어떤 플랫폼에도 적응할 수 있는 범용 AI 컨트롤러의 길을 열었습니다. 이는 드론 기술의 발전에 중요한 이정표가 될 것입니다. 앞으로 더욱 다양한 환경과 플랫폼에서의 적용 가능성이 기대됩니다. 🙌