과학자들이 로봇에 극단적인 손가락 감각을 부여하다

맥스 플랑크 지능 시스템 연구소(Max Planck Institute for Intelligent Systems, MPI-IS)의 과학자 팀은 컴퓨터 비전과 딥 뉴럴 네트워크를 이용하여 센서와 물체가 접촉하는 위치를 추정하고, 적용된力的 크기를 추정할 수 있는 강력한 소프트 햅틱 센서를 소개했다.

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

뼈대가 있는 엄지 모양 센서

센서는 엄지 모양을 가지고 있으며, 가벼운 뼈대가 둘러싸인 소프트 셸로 구성되어 있다. 뼈대는軟骨 조직을 안정화시키는 역할을 하며, 탄성 물질과 반사 알루미늄 플레이크의 혼합물로 구성되어 있다. 이것은 외부 빛이 들어오는 것을 방지하는 회색빛을 생성한다. 손가락 안에는 160도 어안 카메라가 있으며, LED로照明된 다채로운 이미지를 기록한다.

센서의 셸에 닿는 물체에 따라 센서 내부의 색상 패턴이 변경되며, 카메라는 빠르게 이미지를 기록하고 딥 뉴럴 네트워크에 데이터를 제공한다.

알고리즘은 각 픽셀의 약간의 빛 변화를 감지하며, 분수초 내에 기계 학습 모델은 손가락이 물체와 접촉하는 위치를 매핑하고力的 크기와 방향을 결정한다.

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

“우리는 셸의 혁신적인 기계적 설계, 내부의 맞춤형 이미징 시스템, 자동 데이터 수집, 및 최첨단 딥 러닝을 통해 우수한 감지 성능을 달성했다”라고 Martius는 말한다.

Huanbo Sun은 Martius의 박사 과정 학생이다.

“우리의 고유한 하이브리드 구조는軟 vỏ가 경질 뼈대를 둘러싸고 있으며, 이는 높은 감도와 강건성을 보장한다. 우리의 카메라는 단일 이미지에서 표면의 가장 작은 변형도 감지할 수 있다”라고 Sun은 말한다.

MPI-IS의 햅틱 인텔리전스 부서 책임자 Katherine J. Kuchenbecker에 따르면, 새로운 센서는 매우 유용할 것이다.

“이전의 소프트 햅틱 센서는 작은 감지 영역을 가지고 있었으며, 취약하고 제작이 어려웠으며, 종종 피부에 평행한力を感じ지 못했는데, 이는 로봇 조작에서 물병을 잡거나 동전을 테이블 위로 밀어내는 것과 같은 것이었다”라고 Kuchenbecker는 말한다.

센서를 학습시키기

센서를 학습시키기 위해, Sun은 기계 학습 모델이 원시 이미지 픽셀의 변화를 적용된力와의 상관관계를 이해하도록 도와주는 훈련 데이터를 생성하는 테스트 베드를 개발했다. 테스트 베드는 센서의 표면을 탐색하여 약 20만 개의 측정을 생성했으며, 모델은 1일 동안 훈련되었다.

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