Core Concepts
본 연구는 민첩한 손과 촉각 센서를 활용하여 데포르마블 선형 물체를 효과적으로 인-핸드에서 추종하는 방법을 제안한다. 기존 병렬 그리퍼 기반 접근법에 비해 제안 방법은 훨씬 더 강건하고 일반화 성능이 뛰어나다.
Abstract
본 연구는 데포르마블 선형 물체(DLO)의 인-핸드 추종 문제를 다룬다. 기존 연구는 주로 DLO의 강체 파지와 재파지에 초점을 맞추었지만, 인-핸드 추종은 인간이 일상적으로 사용하는 중요한 기술이다. 인-핸드 추종은 DLO를 손가락 사이에서 계속 움직이며 파지하는 것으로, 로봇에게는 매우 어려운 과제이다.
제안 방법은 민첩한 손과 촉각 센서를 활용한다. 먼저 최적화 기반 역기구학 솔버와 하이브리드 위치/힘 제어 기법을 통해 손가락 끝단의 정밀한 카테시안 공간 제어를 달성한다. 다음으로 두 개의 촉각 센서를 이용하여 인-핸드 3D DLO 자세를 추정한다. 마지막으로 이를 바탕으로 인간의 손가락 동작을 모방한 효과적인 추종 동작을 설계한다.
실험 결과, 제안 방법은 병렬 그리퍼 기반 접근법에 비해 훨씬 더 강건하고 일반화 성능이 뛰어나다. 다양한 DLO에 대해 안정적으로 추종할 수 있으며, 고속 추종도 가능하다. 또한 강체 파지와 추종 사이의 전환도 가능하여 실용적인 작업에 활용될 수 있다.
Stats
DLO의 형상에 따른 추종 성능 비교:
병렬 그리퍼(수직): 추종 거리 0.08m, 이동 범위 0m
병렬 그리퍼(수평): 추종 거리 0.98m, 이동 범위 0.21m
민첩한 손: 추종 거리 1.0m, 이동 범위 0m
Quotes
"기존 연구는 주로 DLO의 강체 파지와 재파지에 초점을 맞추었지만, 인-핸드 추종은 인간이 일상적으로 사용하는 중요한 기술이다."
"제안 방법은 병렬 그리퍼 기반 접근법에 비해 훨씬 더 강건하고 일반화 성능이 뛰어나다."