어둠 속에서도 작동할 수 있는 매우 민첩한 로봇 손

컬럼비아 대학교, 뉴욕, 뉴욕

Columbia Engineering의 연구원들은 높은 수준의 손재주를 달성하기 위해 고급 촉각과 운동 학습 알고리즘을 결합한 매우 능숙한 로봇 손을 시연했습니다.

그 기술을 보여주기 위해 팀은 어려운 조작 작업을 선택했습니다. 즉, 물체를 항상 안정적이고 안전하게 유지하면서 손에 쥐고 있는 고르지 않은 모양의 물체를 임의로 크게 회전시키는 것입니다. 손이 이 작업을 수행할 수 있었을 뿐만 아니라 터치 감지에만 기반하여 시각적 피드백 없이도 수행했습니다. 또한 손은 외부 카메라 없이 작동하므로 조명, 폐색 또는 유사한 문제에 영향을 받지 않습니다.

Matei Ciocarlie 부교수는 "우리의 시연은 손의 능력을 설명하기 위한 개념 증명 작업에 있었지만 이러한 수준의 손재주는 현실 세계에서 로봇 조작을 위한 완전히 새로운 응용 프로그램을 열어줄 것이라고 믿습니다."라고 말했습니다. . "보다 즉각적인 용도 중 일부는 물류 및 자재 취급 분야에서 최근 몇 년 동안 우리 경제를 괴롭혔던 것과 같은 공급망 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있으며 공장의 고급 제조 및 조립 분야에서도 도움이 될 수 있습니다."

연구원들은 5개의 손가락과 15개의 독립적으로 작동하는 관절을 갖춘 로봇 손을 설계하고 제작했습니다. 각 손가락에는 팀의 터치 감지 기술이 탑재되었습니다. 다음 단계는 복잡한 조작 작업을 수행하는 촉각 손의 능력을 테스트하는 것이었습니다. 이를 위해 그들은 가능한 운동 전략을 효과적으로 탐색하기 위해 개발한 새로운 알고리즘으로 강화된 심층 강화 학습이라는 방법을 사용했습니다.

운동 학습 알고리즘에 대한 입력은 비전 없이 팀의 촉각 및 고유 감각 데이터로만 구성되었습니다. 시뮬레이션을 훈련장으로 사용하여 로봇은 최신 물리 시뮬레이터와 고도의 병렬 프로세서 덕분에 불과 몇 시간 만에 약 1년의 연습을 완료했습니다. 그런 다음 연구원들은 시뮬레이션을 통해 훈련된 이 조작 기술을 실제 로봇 손에 전달하여 예상 수준의 손재주를 달성할 수 있었습니다.

“이 분야의 방향 목표는 실제 손재주를 위한 궁극적인 입증 기반인 가정에서의 보조 로봇 공학으로 남아 있습니다. 본 연구에서 우리는 로봇 손이 터치 감지만으로도 매우 능숙할 수 있음을 보여주었습니다. 터치와 함께 시각적 피드백도 믹스에 추가하면 더 많은 손재주를 달성할 수 있기를 바라며 언젠가는 인간 손 복제에 접근하기 시작할 것입니다.”라고 Ciocarlie는 말했습니다.

Ciocarlie는 현실 세계에서 유용한 물리적 로봇에는 추상적이고 의미론적인 지능과 구체화된 지능이 모두 필요하다는 점을 관찰했습니다. OpenAI의 GPT-4 또는 Google의 PALM과 같은 대규모 언어 모델은 전자를 제공하는 것을 목표로 하며, 이 연구에서 달성된 조작의 능숙함은 후자의 보완적인 발전을 나타냅니다.

자세한 내용은 Holly Evarts에게 문의하세요. 이 이메일 주소는 스팸봇으로부터 보호됩니다. 보려면 JavaScript를 활성화해야 합니다.; 212-854-3206.

이 기사는 Tech Briefs Magazine 2023년 8월호에 처음 게재되었습니다.

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