로봇 손가락에 감각을 부여하는 연구자들

컬럼비아 엔지니어링의 연구자들은 새로 개발된 로봇 손가락에 감각을 부여했습니다.それは 매우 높은 정밀도로 큰 곡면 위에서 터치를 위치화할 수 있습니다. 새로운 개발은 로봇이 인간과 같은 수준에 도달하는 데 한 걸음 더 가까워졌습니다.

Matei Ciocarlie는 기계 공학 및 컴퓨터 과학 부문의 부교수입니다. Ciocarlie는 전기 공학 교수 Ioannis (John) Kymissis와 협력하여 연구를 주도했습니다.

“독립적인 감각 센서와 완전히 통합된 감각 손가락 사이에 오랜 시간 동안 간격이 있었으며, 감각 센싱은 아직 로봇 조작에서 普遍적이지 않습니다.”라고 Ciocarlie는 말합니다. “이 논문에서, 우리는 정확한 터치 위치화와 복잡한 3D 표면上的 정상력 감지를 갖는 곡면 로봇 손가락을 시연했습니다.”

로봇 손가락에 감각 센서를 통합하는 현재 방법은 많은 도전을 직면합니다. 곡면을 덮는 것이 어렵고, 높은 와이어 수, 그리고 작은 손가락 끝에 센서를 맞추는 것이 어려워서, 다exterous 손에 사용할 수 없습니다. 컬럼비아 엔지니어링 팀은 이러한 도전을 극복하기 위해 새로운 접근 방식을 개발했습니다. 그들은 기능적 영역을 덮는 투명한 파장 가이드 레이어에埋め込된 빛 발신기와 수신기에서 겹치는 신호를 사용했습니다.

팀은 손가락의 변형으로 인한 터치에 대한 신호 데이터 세트를 얻을 수 있었습니다. 그들은 발신기와 수신기 사이의 빛 전달을 측정하여 이를 달성했습니다. 접촉 위치 및 적용된 정상력과 같은 유용한 정보는 데이터에서 데이터 주도형 딥 러닝 방법을 사용하여 추출되었습니다. 팀은 분석 모델을 사용하지 않고 이를 달성할 수 있었습니다.

이 방법을 통해 연구 팀은 완전히 통합된, 센서화된 로봇 손가락을 개발했습니다.それは 낮은 와이어 수를 가지고 있으며, 접근 가능한 제조 방법을 통해 구축되며, 다exterous 손에 쉽게 통합될 수 있습니다.

연구는 IEEE/ASME Transactions on Mechatronics에 온라인으로 발표되었습니다.

프로젝트의 첫 번째 부분은 터치를 감지하기 위한 빛의 사용이었습니다. 손가락의 “피부” 아래에 투명한 실리콘 레이어가 있었고, 팀은 30개 이상의 LED에서 빛을 발사했습니다. 손가락에는 또한 빛이 어떻게 돌아다니는지 측정하는 책임이 있는 30개 이상의 광다이오드가 있었습니다. 손가락이何か와 접촉하면, 피부가 변형되고, 투명한 레이어 아래에서 빛이 움직입니다. 연구자들은 затем 각 LED에서 각 다이오드로 가는 빛의 양을 측정하여 약 1,000개의 신호를 생성했습니다. 각 신호에는 접촉 정보가 포함되어 있습니다.

“인간의 손가락은 매우 풍부한 접촉 정보를 제공합니다. 1제곱 센티미터당 400개 이상의 작은 감각 센서!”라고 Ciocarlie는 말합니다. “그것이 우리를 우리의 손가락에서 가능한 한 많은 데이터를 얻으려는 동기로 만들었습니다. 모든 면의 모든 접촉이 덮여 있는지 확인하는 것이 중요했습니다. 우리는 본질적으로盲点이 없는 감각 로봇 손가락을 구축했습니다.”

프로젝트의 두 번째 부분은 팀이 데이터를 기계 학습 알고리즘으로 처리하도록 설계하는 것이었습니다. 데이터는 매우 복잡하여 인간이 해석할 수 없습니다. 그러나 현재의 기계 학습 기술은 접촉 위치, 손가락에 무엇이 접촉하고 있는지, 그리고 얼마나 많은 힘이 적용되고 있는지와 같은 특정 정보를 추출하는 것을 학습할 수 있습니다.

“우리의 결과는 깊은 신경망이 매우 높은 정확도로 이러한 정보를 추출할 수 있음을 보여줍니다.”라고 Kymissis는 말합니다. “우리의 장치는真正로 기계 학습 알고리즘과 함께 사용하기 위해 설계된 감각 손가락입니다.”

팀은 또한 손가락을 로봇 손에 사용할 수 있도록 설계했습니다. 손가락은 거의 1,000개의 신호를 수집할 수 있지만, 손과 연결하는 14개의 와이어 케이블만 필요로 합니다. 또한 복잡한 오프보드 전자 장치가 필요하지 않습니다.

팀은 현재 두 개의 다exterous 손에 손가락을 통합하고 있으며, 손으로 다exterous 조작 능력을 시연할 계획입니다.

“다exterous 로봇 조작은 제조 및 물류와 같은 분야에서 지금 필요로 되며, 더 긴 기간에 걸쳐 개인 로봇 보조를 가능하게 하는 기술 중 하나입니다. 예를 들어, 의료 또는 서비스 도메인과 같은 분야에서,”라고 Ciocarlie는 말합니다.