연구원들은 로봇 손가락에 터치 감각을 부여합니다.

Columbia Engineering의 연구원들은 새로 개발된 로봇 손가락의 촉감. 대형 다중 곡선 표면에서 매우 높은 정밀도로 터치를 현지화할 수 있습니다. 새로운 개발로 로봇 공학은 인간과 같은 상태에 도달하는 데 한 걸음 더 가까워졌습니다. 

Matei Ciocarlie는 기계 공학 및 컴퓨터 공학과의 부교수입니다. Ciocarlie는 전기 공학 교수인 Ioannis(John) Kymissis와 공동으로 연구를 이끌었습니다. 

Ciocarlie는 "독립형 촉각 센서와 완전히 통합된 촉각 손가락 사이에는 오랫동안 간극이 있었습니다. 촉각 감지는 로봇 조작에서 여전히 보편적이지 않습니다."라고 말합니다. "이 논문에서 우리는 복잡한 3D 표면에서 정확한 터치 위치 파악 및 수직력 감지 기능을 갖춘 다중 곡선 로봇 손가락을 시연했습니다."

터치 센서를 로봇 손가락에 통합하는 데 사용되는 현재 방법은 많은 문제에 직면해 있습니다. 다중 곡선 표면을 덮기가 어렵고 와이어 수가 많으며 센서를 작은 손가락 끝에 맞추기가 어려워 손재주가 많은 사람이 사용하기 어렵습니다. Columbia Engineering 팀은 새로운 접근 방식을 개발하여 이러한 문제를 해결했습니다. 손가락의 기능 영역을 덮는 투명한 도파관 층에 내장된 발광기와 수신기의 중첩 신호를 사용했습니다. 

연구팀은 터치로 인한 손가락의 변형에 따라 변화하는 신호 데이터 세트를 얻을 수 있었다. 그들은 모든 송신기와 수신기 사이의 광 전송을 측정하여 이를 수행했습니다. 그런 다음 데이터 기반 딥 러닝 방법을 사용하여 접촉 위치 및 적용된 수직력과 같은 유용한 정보를 데이터에서 추출했습니다. 팀은 분석 모델을 사용하지 않고도 이를 수행할 수 있었습니다. 

연구팀은 이 방법을 통해 와이어 수가 적은 완전 통합형 센서 로봇 손가락을 개발했다. 접근 가능한 제조 방법을 사용하여 제작되었으며 손재주가 있는 손에 쉽게 통합될 수 있습니다. 

이 연구는 온라인에 게시되었습니다. 메카트로닉스에 대한 IEEE/ASME 거래. 

프로젝트의 첫 번째 부분은 터치를 감지하기 위해 빛을 사용하는 것이었습니다. 손가락의 "피부" 아래에는 투명한 실리콘 층이 있으며 팀은 30개 이상의 LED에서 빛을 비췄습니다. 또한 손가락에는 빛이 반사되는 방식을 측정하는 역할을 하는 30개 이상의 포토다이오드가 있습니다. 손가락이 무언가에 닿는 순간 피부가 변형되고 피부 아래 투명층에서 빛이 움직입니다. 그런 다음 연구원들은 약 1,000개의 신호를 생성하기 위해 모든 LED에서 모든 다이오드로 얼마나 많은 빛이 이동하는지 측정합니다. 이러한 각 신호에는 이루어진 접촉에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

"인간의 손가락은 피부 400제곱센티미터당 XNUMX개 이상의 작은 터치 센서를 통해 믿을 수 없을 정도로 풍부한 연락처 정보를 제공합니다!" "라고 Ciocarlie는 말합니다. “손가락에서 최대한 많은 데이터를 얻으려고 하는 모델이었습니다. 손가락의 모든 면에 있는 모든 접점을 덮는 것이 중요했습니다. 우리는 본질적으로 사각 지대가 없는 촉각 로봇 손가락을 만들었습니다.”

프로젝트의 두 번째 부분은 머신러닝 알고리즘으로 처리할 데이터를 설계하는 팀이었습니다. 데이터는 매우 복잡하여 인간이 해석할 수 없습니다. 그러나 현재의 머신러닝 기술은 손가락이 어디를 터치하는지, 손가락을 터치하는 대상이 무엇인지, 얼마나 많은 힘이 가해지고 있는지 등 구체적인 정보를 추출하는 방법을 학습할 수 있습니다. 

Kymissis는 "우리의 결과는 심층 신경망이 이 정보를 매우 정확하게 추출할 수 있음을 보여줍니다."라고 말했습니다. "우리 장치는 처음부터 AI 알고리즘과 함께 사용하도록 설계된 촉각적인 손가락입니다."

팀은 또한 로봇 손에 사용할 수 있도록 손가락을 설계했습니다. 손가락은 거의 1,000개의 신호를 수집할 수 있지만 손에 연결하는 14선 케이블 하나만 있으면 됩니다. 또한 작동에 필요한 복잡한 외부 전자 장치도 없습니다. 

팀은 현재 손가락과 통합되고 있는 두 개의 손재주를 가지고 있으며 손재주 조작 능력을 시연하기 위해 손을 사용할 것입니다.

Ciocarlie는 "현재 제조 및 물류와 같은 분야에서 손재주 있는 로봇 조작이 필요하며, 이는 장기적으로 의료 또는 서비스 영역과 같은 다른 영역에서 개인 로봇 지원을 가능하게 하는 데 필요한 기술 중 하나입니다."라고 말합니다.