로봇 손은 인간과 같은 손동작으로 물체를 움직인다

병과 같은 물체를 잡으려고 손을 뻗을 때, 일반적으로 병의 정확한 위치를 알 필요는 없습니다. 하지만 EPFL 연구원 카이 융에의 설명에 따르면, 병을 집을 수 있는 로봇을 만들려면 주변 환경에 대한 모든 것을 매우 정확하게 알아야 합니다.

"인간은 물체를 잡는 데 많은 외부 정보가 필요하지 않습니다. 이는 물체와 사람 손 사이의 접점에서 일어나는 순응적, 즉 부드러운 상호작용 때문이라고 생각합니다."라고 조시 휴즈가 이끄는 공과대학 계산 로봇 설계 및 제작(CREATE) 연구실의 박사 과정생인 융은 말합니다. "이러한 순응성이 바로 로봇에 대한 우리의 관심 분야입니다."

로봇 공학에서 유연 소재란 변형되고, 휘어지고, 찌그러지는 소재를 말합니다. CREATE Lab의 로봇 ADAPT(Adaptive Dexterous Anthropomorphic Programmable sTiffness)의 경우, 유연 소재는 비교적 단순합니다. 기계식 손목과 손가락에 감긴 실리콘 스트립, 스프링 장착 관절, 그리고 구부러지는 로봇 팔로 구성되어 있습니다. 하지만 이처럼 전략적으로 분산된 유연함은 이 장치가 프로그래밍된 것이 아니라 자동으로 나타나는 "자기 조직적" 그립을 사용하여 다양한 물체를 집을 수 있도록 합니다.

일련의 실험에서 원격으로 조종 가능한 ADAPT 손은 24개의 물체를 93%의 성공률로 집어 올릴 수 있었습니다. 이는 자연스러운 인간의 집기와 68%의 직접적인 유사성을 보이는 자가 조직화된 집기를 사용하여 가능했습니다. 이 연구는 Nature Communications Engineering 에 게재되었습니다.

'바텀업' 로봇 지능

기존 로봇 손은 각 관절을 구동하기 위해 모터가 필요하지만, ADAPT 로봇 손은 손목에 내장된 20개 관절에 모터 12개만 사용합니다. 나머지 기계적 제어는 스프링을 통해 이루어지며, 스프링은 손의 유연성을 조절하기 위해 강성을 조절하거나 느슨하게 조절할 수 있습니다. 또한, 실리콘 '피부'는 추가하거나 제거할 수 있습니다.

소프트웨어 측면에서, ADAPT 로봇 손은 물체를 들어올리기 위해 네 개의 일반적인 웨이포인트(경로점) 또는 위치만 이동하도록 프로그래밍되어 있습니다. 작업 완료에 필요한 추가적인 적응은 추가적인 프로그래밍이나 피드백 없이 이루어지며, 로봇 공학에서는 이를 '개방 루프' 제어라고 합니다. 예를 들어, 연구팀이 로봇에 특정 동작을 사용하도록 프로그래밍했을 때, 로봇은 볼트 하나부터 바나나까지 다양한 물체에 맞춰 쥐는 자세를 조절할 수 있었습니다. 연구진은 로봇의 공간적으로 분산된 유연성 덕분에 이러한 극한의 견고성을 300회 이상의 쥐기 동작을 통해 분석하고, 이를 로봇 손의 단단한 버전과 비교했습니다.

"인간이 자동으로 수행하는 상호작용이나 작업을 수행할 수 있는 로봇을 개발하는 것은 대부분의 사람들이 예상하는 것보다 훨씬 어렵습니다."라고 융은 말합니다. "그래서 우리는 뇌의 하향식 지능이 아닌, 피부, 근육, 관절과 같은 다양한 신체 부위의 분산된 기계적 지능을 활용하는 데 관심을 두고 있습니다."

규정 준수와 통제의 균형

융에에 따르면, ADAPT 연구의 목표는 반드시 사람처럼 움켜쥘 수 있는 로봇 손을 만드는 것이 아니라, 로봇이 순응만으로 얼마나 많은 것을 이룰 수 있는지 처음으로 보여주는 것이라고 합니다.

이제 이것이 체계적으로 입증되었으므로, EPFL 팀은 실리콘 피부에 압력 센서를 추가하여 감각 피드백과 인공지능을 포함한 폐쇄 루프 제어 요소를 ADAPT 손에 재통합함으로써 컴플라이언스의 잠재력을 더욱 발전시키고 있습니다. 이러한 시너지 효과를 통해 불확실성에 대한 컴플라이언스의 견고성과 폐쇄 루프 제어의 정밀성을 결합한 로봇을 개발할 수 있을 것입니다.

Junge는 "규정 준수 로봇의 장점을 더 잘 이해하면 로봇 시스템을 매우 예측 불가능한 환경이나 인간을 위해 설계된 환경에 통합하는 데 큰 도움이 될 수 있다"고 요약했습니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2025/05/250513112155.htm