로봇에 극단적인 손가락 감각을 가진 과학자들

맥스 플랑크 지능 시스템 연구소(MPI-IS)의 과학자 팀은 컴퓨터 비전과 심층 신경 네트워크를 사용하여 센서와 객체가 접触하는 위치를 추정하는 강력한 소프트 햅틱 센서를紹介했습니다. 또한 적용된力的 크기를 추정할 수 있습니다.

새로운 연구는 Nature Machine Intelligence에 발표되었으며, 로봇이 인간과 동물만큼 정확하게 환경을 감지할 수 있도록 도와줄 것입니다.

뼈대가 있는 엄지 모양 센서

센서는 엄지 모양이며 가벼운 뼈대가 있는 소프트 쉘로 구성되어 있습니다. 뼈대는 소프트 핑거 조직을 안정화하는 데 동일한 방식으로 작동하며, 반사 알루미늄 플레이크가 혼합된 엘라스토머로 구성되어 있습니다. 이것은 외부 빛이 들어오는 것을 방지하는 회색색을 생성합니다. 손가락 안에는 160도 어안 카메라가 있으며 LED로照明된 컬러 이미지를 기록합니다.

센서의 쉘에 닿는 객체에 따라 센서 내부의 컬러 패턴이 변경되고, 카메라는 빠르게 이미지를 기록하고 심층 신경 네트워크 데이터를 제공합니다.

알고리즘은 각 픽셀의 작은 빛의 변화를 감지하며, 분수의 초 안에 기계 학습 모델은 손가락이 객체와 접촉하는 위치를 매핑하고力的 크기와 방향을 결정합니다.

Georg Martius는 MPI-IS의 맥스 플랑크 연구 그룹 리더이자 자율 학습 그룹의 책임자입니다.

“우리는 셸의 혁신적인 기계적 설계, 내부의 맞춤형 이미징 시스템, 자동 데이터 수집 및 최첨단 심층 학습을 통해 이러한 우수한 감지 성능을 달성했습니다.”라고 Martius는 말합니다.

Huanbo Sun은 Martius의 박사 과정 학생입니다.

“우리의 고유한 하이브리드 구조는 소프트 쉘에僵硬한 뼈대를 둘러싸고 있으며, 높은 감도와 강건성을 보장합니다. 우리의 카메라는 단일 이미지에서 표면의 가장 작은 변형을 감지할 수 있습니다.”라고 Sun은 말합니다.

MPI-IS의 햅틱 인텔리전스 부서의 책임자인 Katherine J. Kuchenbecker에 따르면, 새로운 센서는 매우 유용할 것입니다.

“이전의 소프트 햅틱 센서는 작은 감지 영역을 가지고 있었으며, 취급이 어려웠고 종종 피부와 평행한力的을 느끼지 못했는데, 이는 로봇 조작에서 물병을 잡거나 동전을 테이블 위로 밀어내는 것과 같은 것이었습니다.”라고 Kuchenbecker는 말합니다.

센서를 학습시키기

센서를 학습시키기 위해, Sun은 기계 학습 모델이 원시 이미지 픽셀의 변경과 적용된力的의 상관관계를 학습하는 데 도움이 되는 훈련 데이터를 생성하는 테스트 베드를 개발했습니다. 테스트 베드는 센서의 표면을 탐색하여 약 20만 개의 측정을 생성했으며, 모델은 하루 만에 훈련되었습니다.

“우리가 제시하는 하드웨어 및 소프트웨어 설계는 다양한 모양과 정밀도 요구 사항을 가진 로봇 부품에 전송될 수 있습니다. 기계 학습 아키텍처, 훈련 및 추론 프로세스는 모두 일반적이며 많은 다른 센서 설계에 적용될 수 있습니다.”라고 Huanbo Sun은 말합니다.