▲ 어둠 속에서 물체를 조작하는 로봇 핸드(사진=컬럼비아대)

미 컬럼비아대 연구팀이 첨단 촉각 기능과 운동 학습 알고리즘을 결합, 조작 능력이 뛰어난 로봇 핸드를 개발했다고 27일(현지 시각) 밝혔다.

이 로봇핸드는 비전시스템에 의존하지 않고 촉각을 이용해 물체를 어둠 속에서도 조작할 수 있다. 손에 잡히는 모양이 고르지 않은 물체를 쥐고 크게 회전시키는 동작도 가능하다. 한 손가락으로 물체를 안정적으로 잡으면서, 다른 손가락으로 물체를 재배치해야하기 때문에 난이도가 매우 높다.

이 로봇핸드는 외부 카메라 없이 촉각에 의존하기 때문에 조명, 폐색(occlusion) 등 문제에서 자유롭다. 기존 시각 기반 알고리즘은 조명 등 외부 빛 조건에 민감하게 반응한다.

연구팀은 다섯 개의 손가락과 15개의 독립적으로 작동하는 관절을 가진 로봇 핸드를 설계했다. 각 손가락에는 촉각 기술이 탑재돼 있다. 연구팀은 새로운 물리적인 작업 과제를 학습하기 위해 동작 실습을 통해 로봇의 운동 학습을 증진하는 방법을 활용했다. 운동 전략을 효과적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 활용해 증강된 심층 강화학습 방법을 적용했다.

로봇은 약 1년간 실시간으로 동작을 실습했다. 운동 학습 알고리즘에 대한 입력은 비전 없이 촉각 및 독자적인 인식 데이터로만 구성된다. 연구팀은 시뮬레이션 환경에서 병렬 처리 프로세서를 이용해 실시간으로 약 1년 간 로봇 핸드를 테스트했다. 이어 시뮬레이션에서 훈련한 조작 기술을 실제 로봇 핸드로 옮겼다.

연구팀은 오는 7월 10일부터 14일까지 대구에서 열리는 ‘로보틱스:사이언스 앤 시스템즈 컨퍼런스’에서 연구 논문을 발표할 예정이다.