MIT 연구팀은 사람의 손가락에서 영감을 받아, 고해상도 터치 감지 능력을 활용해 물체를 한번 파지(把持)한 후 정확하게 물체를 식별할 수 있는 로봇핸드를 개발했다고 3일(현지 시각) 밝혔다.

연구팀에 따르면 많은 로봇핸드는 강력한 센서를 손가락 끝 부분에 넣기 때문에 물체를 식별하기 위해선 여러번 손가락 끝과 완전하게 접촉해야 한다. 다른 설계 방식의 로봇핸드는 손가락 전체에 걸쳐 있는 저해상도 센서를 채택하고 있지만, 이 센서들은 세부 사항을 잘 포착하지 못하기 때문에 여러번 물체를 파지해야 한다.

MIT 연구팀은 부드러운 외부 층에 둘러싸인 단단한 골격의 로봇 핸드를 만들었다. 부드러운 외부 층에는 여러 개의 고해상도 센서를 내장하고 있다. 이 센서는 카메라와 LED를 사용해 물체의 모양에 대한 시각적 정보를 수집하며, 손가락의 전체 길이를 따라 지속적인 감지 능력을 제공한다. 각 손가락은 물체의 많은 부분에 대한 풍부한 데이터를 획득한다.

3개의 손가락을 갖고 있는 이 로봇핸드는 약 85%의 정확도로 물체를 식별한다. 로봇 핸드의 단단한 골격은 드릴과 같은 무거운 물건을 집을 수 있을 정도로 강하며, 부드러운 피부는 플라스틱 물병과 같은 유연한 물건을 찌그러뜨리지 않고 안전하게 잡을 수 있다.

연구팀은 이 '부드럽고-단단한' 손가락(soft-rigid fingers)이 노인과 상호작용하도록 설계된 가정용 로봇에 특히 유용하다고 밝혔다. 이 로봇 손가락은 3D 프린터로 제작된 내골격으로 구성되어 있으며, 각 손가락의 내골격에는 젤사이트(GelSight)라는 터치 센서가 한 쌍 들어있다. 센서는 카메라의 범위가 약간 겹치도록 배치되어, 손가락이 전체 길이를 따라 연속적으로 감지할 수 있다.

▲ 로봇 핸드의 주름진 표면

젤사이트 센서는 카메라와 3개의 컬러 LED로 구성되어 있다. 손가락이 물체를 잡을 때, 카메라는 컬러 LED가 피부를 안쪽에서 비추면서 이미지를 캡처한다. 알고리즘은 부드러운 피부에 드러나는 윤곽선을 활용해 물체의 표면에 관한 윤곽선을 맵핑한다. 연구팀은 카메라 이미지 원시 데이터를 사용해 물체를 식별하는 기계학습 모델을 훈련시켰다. 연구팀은 또한 실리콘 피부에 주름을 만들어 피부의 찢어짐을 막았다.

한편 이번 연구는 도요타연구소(TRI), 미 해군연구청의 지원을 받아 이뤄졌다.