세 손가락 로봇 그리퍼는 끝 부분뿐만 아니라 각 손가락의 전체 길이를 따라 뛰어난 감도로 '느낄' 수 있습니다.

인간의 손가락에서 영감을 받아 MIT 연구원들은 물체를 한 번만 잡은 후 물체를 정확하게 식별하기 위해 고해상도 터치 감지를 사용하는 로봇 손을 개발했습니다.

많은 로봇 손은 모든 강력한 센서를 손가락 끝에 집어넣기 때문에 물체를 식별하려면 해당 손가락 끝과 완전히 접촉해야 하며 여러 번 잡을 수 있습니다. 다른 디자인은 전체 손가락을 따라 퍼지는 저해상도 센서를 사용하지만 세부 사항을 많이 캡처하지 않으므로 여러 번 다시 잡아야 하는 경우가 많습니다.

대신 MIT 팀은 투명한 “피부” 아래 통합된 여러 개의 고해상도 센서가 있는 부드러운 외부 레이어에 단단한 골격이 있는 로봇 손가락을 만들었습니다. 카메라와 LED를 사용하여 물체의 모양에 대한 시각적 정보를 수집하는 센서는 손가락 전체 길이를 따라 지속적으로 감지합니다. 각 손가락은 개체의 여러 부분에 대한 풍부한 데이터를 동시에 캡처합니다.

이 디자인을 사용하여 연구자들은 약 85%의 정확도로 한 번만 쥐면 물체를 식별할 수 있는 세 손가락 로봇 손을 만들었습니다. 단단한 골격은 드릴과 같은 무거운 물건을 집을 수 있을 만큼 손가락을 강하게 만드는 반면, 부드러운 피부는 빈 플라스틱 물병과 같은 유연한 물건을 부수지 않고 안전하게 잡을 수 있게 해줍니다.

이 부드럽고 단단한 손가락은 노인과 상호 작용하도록 설계된 재택 간호 로봇에서 특히 유용할 수 있습니다. 로봇은 개인이 목욕하는 것을 돕기 위해 사용하는 것과 같은 손으로 선반에서 무거운 물건을 들어 올릴 수 있습니다.

“부드러운 요소와 단단한 요소를 모두 갖는 것은 모든 손에서 매우 중요하지만 특히 우리 손이 할 수 있는 것과 같은 매우 복잡한 조작 작업을 고려하려는 경우 매우 넓은 영역에서 뛰어난 감지를 수행할 수 있어야 합니다. 우리의 목표 연구 논문의 공동 저자인 기계 공학 대학원생 Sandra Liu는 이 작업을 통해 인간의 손을 훌륭하게 만드는 모든 것을 결합하여 현재 다른 로봇 손가락이 할 수 없는 작업을 수행할 수 있는 로봇 손가락을 만드는 것이라고 말했습니다. 로봇 손가락에.

Liu는 공동 저자이자 기계 공학 학부생인 Leonardo Zamora Yañez와 그녀의 고문인 Edward Adelson, John and Dorothy Wilson 뇌 및 인지 과학과 비전 과학 교수, 컴퓨터 과학 및 인공 인텔리전스 연구소(CSAIL). 이 연구는 RoboSoft 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다.

인간에서 영감을 얻은 손가락

로봇 손가락은 단단한 3D 프린팅 내골격으로 구성되어 있으며 금형에 넣고 투명한 실리콘 “스킨”으로 싸여 있습니다. 금형에 손가락을 만들면 실리콘을 제자리에 고정하기 위한 패스너나 접착제가 필요하지 않습니다.

연구원들은 로봇 손가락이 휴지 상태일 때 사람의 손가락처럼 약간 구부러지도록 구부러진 모양으로 금형을 설계했습니다.

“실리콘은 구부릴 때 주름이 생기기 때문에 우리는 손가락을 이 구부러진 위치로 성형하면 물체를 잡기 위해 더 많이 구부릴 때 주름이 많이 생기지 않을 것이라고 생각했습니다. 주름은 어떤 면에서 좋습니다. 그들은 손가락이 표면을 따라 매우 매끄럽고 쉽게 미끄러지도록 도울 수 있지만 우리는 우리가 제어할 수 없는 주름을 원하지 않았습니다.”라고 Liu는 말합니다.

각 손가락의 내골격에는 GelSight 센서로 알려진 한 쌍의 상세한 터치 센서가 투명한 피부 아래 상단과 중간 부분에 내장되어 있습니다. 센서는 카메라 범위가 약간 겹치도록 배치되어 손가락이 전체 길이를 따라 지속적으로 감지할 수 있습니다.

Adelson 그룹에서 개척한 기술을 기반으로 하는 GelSight 센서는 카메라와 세 가지 색상의 LED로 구성됩니다. 손가락으로 물체를 잡으면 내부에서 피부를 비추는 컬러 LED로 카메라가 이미지를 캡처합니다.

부드러운 피부에 나타나는 조명 윤곽을 사용하여 알고리즘은 역방향 계산을 수행하여 움켜쥔 물체 표면의 윤곽을 매핑합니다. 연구원들은 원시 카메라 이미지 데이터를 사용하여 물체를 식별하기 위해 기계 학습 모델을 훈련했습니다.

손가락 제조 공정을 미세 조정하면서 연구원들은 몇 가지 장애물에 부딪혔습니다.

첫째, 실리콘은 시간이 지남에 따라 표면이 벗겨지는 경향이 있습니다. Liu와 그녀의 공동 연구자들은 내골격의 관절 사이의 경첩을 따라 작은 곡선을 추가하여 이 벗겨짐을 제한할 수 있음을 발견했습니다.

손가락을 구부리면 실리콘의 굴곡이 미세 곡선을 따라 분산되어 응력을 줄이고 벗겨짐을 방지합니다. 그들은 또한 관절에 주름을 추가하여 손가락이 구부러질 때 실리콘이 많이 찌그러지지 않도록 했습니다.

디자인 문제를 해결하는 동안 연구원들은 실리콘의 주름이 피부가 찢어지는 것을 방지한다는 것을 깨달았습니다.

“주름의 유용성은 우리 쪽에서 우연한 발견이었습니다. 우리가 표면에서 주름을 합성했을 때 실제로 우리가 예상했던 것보다 손가락이 더 내구성이 있다는 것을 발견했습니다.”라고 그녀는 말합니다.

잘 이해하기

디자인을 완성한 후 연구원들은 두 개의 손가락을 Y자 모양으로 배열하고 세 번째 손가락을 반대쪽 엄지로 사용하여 로봇 손을 만들었습니다. 손은 물체를 잡을 때 6개의 이미지(각 손가락에서 2개)를 캡처하고 해당 이미지를 물체를 식별하기 위한 입력으로 사용하는 기계 학습 알고리즘으로 보냅니다.

손에는 모든 손가락을 포함하는 촉각 감지 기능이 있기 때문에 한 번의 파악으로 풍부한 촉각 데이터를 수집할 수 있습니다.

“우리는 손가락에 많은 감지 기능을 가지고 있지만 감지 기능이 있는 손바닥을 추가하면 촉각 구별을 훨씬 더 잘하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 Liu는 말합니다.

앞으로 연구원들은 시간이 지남에 따라 실리콘의 마모를 줄이고 엄지 손가락에 더 많은 작동을 추가하여 더 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하드웨어를 개선하기를 원합니다.

이 작업은 부분적으로 Toyota 연구소, 해군 연구소 및 SINTEF BIFROST 프로젝트에서 지원되었습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/04/230403133515.htm