카르테시안 핸드: 모든 손가락을 직선 운동으로 움직이는 손 조작

AI 요약

사람 손처럼 많은 관절을 둔 로봇 손은 다양한 조작을 지원하지만 기계 구조와 제어가 복잡합니다. 평행 그리퍼는 단순하고 튼튼하지만 물체를 잡은 뒤 추가로 조작하기 어렵습니다. 연구진은 두 종류의 장점을 한 말단장치에 담기 위해 Cartesian Hand를 설계했습니다. 두 개의 독립 구동 평행 그리퍼가 물체의 서로 다른 부분을 잡고, 네 개의 슬라이딩 손끝이 잡힌 부분 사이에 상대 운동을 만듭니다. 관절 7개는 모두 직선 운동만 합니다.

구조와 운동학

각 손끝의 이동 거리는 65mm입니다. 그리퍼의 개폐 범위와 두 그리퍼 사이 간격은 각각 52mm이며, 관절 속도는 약 60mm/s입니다. 한 그리퍼의 정적 유지 하중은 2kg이고, 전체 무게는 850g입니다. 크기는 약 166×100×76mm이며 PLA 또는 나일론으로 3D 프린팅할 수 있습니다. 제작 비용은 약 500달러입니다.

모든 관절이 프리즈매틱 관절(prismatic joint)이므로 손끝은 어떤 자세에서도 정해진 축을 따라 움직입니다. 연구진은 특이 자세가 없고, 각 손끝 위치가 관절값의 선형 함수로 표현된다고 설명합니다. 이때 야코비안(Jacobian)은 상수 행렬이며 완전 계수(full rank)를 갖습니다. 따라서 조작 동작을 복잡한 관절 궤적 대신 단순한 직선 운동 원시 동작의 조합으로 구성할 수 있습니다.

동작과 적용 작업

제시된 동작 원시 요소에는 한 점 밀기·당기기, 수평·수직 개폐, 회전축을 둔 이동, 비틀기, 두 부분을 함께 회전·이동하기, 양쪽에서 잡기, 쥐면서 들어 올리기·내리기 등이 있습니다. 서로 다른 부분을 동시에 잡아 움직이는 구조는 나사식 뚜껑, 피펫 플런저, 가위 손잡이처럼 상대 운동이 필요한 물체를 다루는 데 쓰입니다.

연구진은 실험실·제조·가정용 물체 35개를 대상으로 뚜껑 열고 닫기, 피펫 조작, 펌프 누르기, 두 손잡이 도구 조작, 나사 돌리기, 방아쇠 당기기, 잡은 상태에서 방향 바꾸기를 시연합니다. 대상에는 원심분리관과 시약병, 주사기, 단일·다중 채널 피펫, 가위와 펜치, 스프레이 병, 전동 드라이버 등이 포함됩니다. 같은 기구 메커니즘을 공유하는 물체에는 같은 조작 절차를 적용하고, 새 물체에서는 파지 높이와 이동 거리, 힘 제한 같은 설정만 바꿉니다.

절차는 고정형 로봇 팔에서 휴머노이드 로봇으로도 옮겼습니다. 연구진은 Cartesian Hand 두 대를 휴머노이드에 장착해 양손 실험실 작업을 보였습니다. 연구의 초점은 사람 손을 그대로 복제하는 데 있지 않고, 독립적인 파지와 상대 운동을 단순한 직선 운동 구조 안에 함께 구현하는 데 있습니다.

Hacker News 반응

• @SCAQTony — 인공지능 보조 로봇 수술에도 쓸 수 있겠네요.
• @Animats — 직교 좌표 방식이 잘 맞는 문제에서 가장 잘 작동합니다. 젓가락 시연은 한계도 보여줍니다. 그리퍼가 젓가락 두 개를 집을 수는 있지만, 끝부분을 맞대려고 젓가락을 회전시키지 못하니 할 수 있는 일이 많지 않습니다. 반면 단순한 형상의 실험 장비에는 잘 맞아 보입니다. 모터는 그리퍼 안에 있나요, 아니면 케이블 반대쪽에 있나요?
  • @octoberfranklin — 회전식 나사 뚜껑은 직교 좌표 방식이 아닌데도 이 장치는 잘 다룹니다. 정말 인상적입니다. 젓가락도 할 수 있습니다. 한쪽 그리퍼 사이에서 젓가락 하나를 굴리고, 끝을 고정된 물체에 댄 채 굴리면 젓가락을 기울일 수 있습니다. 끝끼리 닿으면 사용할 수 있습니다. 모터는 손끝 바로 바깥쪽의 두툼한 부분 안에 있습니다. 작고 저렴하면서 힘이 센 취미용 서보 모터일 것 같습니다.
  • @varjag — 그래도 근본적인 한계가 있습니다. 액체가 든 그릇이나 손잡이가 둥근 무거운 물병을 잡는 일 같은 경우입니다.
  • @octoberfranklin — 그릇에 액체가 담겼을 때 무엇이 문제인가요? 균형은 손가락이 아니라 손목 관절에서 잡습니다. 이 장치는 회전할 수 있는 손목 관절에 장착하는 것을 전제로 합니다. 손목 관절은 이제 잘 알려진 기술입니다. 둥근 손잡이도 손가락 하나가 들어가지 않을 만큼 구멍이 작지 않다면 문제가 무엇인지 모르겠습니다.
  • @varjag — 직사각형 단면의 슬라이더로 둥근 손잡이를 잡으면 집는 지점에 매우 민감해 본질적으로 불안정합니다. 그릇은 곡률 때문에 직교 방향으로 잡기 어렵습니다.
  • @octoberfranklin — 집는 지점이 두 곳입니다. 가위 조작을 보세요. 그릇이 한 손으로 들기엔 지나치게 크다면, 사람도 그렇듯 두 손을 쓰면 됩니다.
• @octoberfranklin — 사람 손을 모방할 때 어려운 점 하나는 손가락을 구부리면서 변형되는 표면으로 촉각을 느낀다는 것입니다. 그런 기능을 구현한 로봇 장치는 아직 부족합니다. 이 설계는 물체에 닿는 면이 평평하고 휘어지지 않아 문제를 피합니다. 그 표면에 세밀한 격자형 센서를 다양하게 적용할 수 있습니다. 손가락 사이에서 물체를 굴리는 동작이 표면 변형의 필요성을 줄입니다.
• @chuckledog — 영화 《인터스텔라》의 TARS 로봇이 떠오릅니다. 관절이 제한적이지만 능력이 뛰어난 로봇으로 나왔죠. CASE도 그렇습니다.
• @ACCount39 — 이렇게 단순한 장치로 많은 일을 한다는 점이 인상적입니다. 하지만 특이한 액추에이터의 성패는 이제 전이 학습에 달렸습니다. 로봇 AI가 시뮬레이션과 원격조작 데이터가 적어도 장치 작동법을 익히고, 장점을 활용하면서 UMI 데이터셋이나 원격조작, 사람 머리 장착 카메라 영상으로 학습한 작업에서도 성능을 유지할 수 있을까요? 같은 로봇 지능이 서로 다른 액추에이터를 다룰 수 있을까요? 가능하다면 일반적인 두 손가락 UMI 그리퍼와 휴머노이드 손 사이에서 쓸 만한 영역을 차지할 수 있습니다. 사람 손의 대체품은 아니지만, 튼튼하고 기계적으로 단순한 특성을 유지하면서 손의 조작 능력을 높일 수 있습니다. 반대로 액추에이터 종류가 달라도 전이가 잘되지 않는다면 UMI 그리퍼와 휴머노이드 손만 남고 그 사이의 장치는 거의 사라질 것 같습니다. 조심스럽게 낙관하지만, 운동학이 크게 다른 액추에이터 사이의 전이를 확신할 만한 수준으로 보인 적은 아직 없습니다.
  • @measurablefunc — 기존 AI로도 가능할 것 같습니다. 시연을 보고 같은 결과를 내는 다른 액추에이터용 단계별 조작 절차를 만들면 됩니다. 저는 로봇공학자는 아니지만 로봇 팔에는 사양이 있고, 그 사양은 일반화된 대수적 데이터 타입과 비슷합니다. 그러니 Astra나 Grok도 대부분의 물체를 다루는 프로그램을 만들 수 있을 겁니다.
• @Aardwolf — 위쪽에 다른 손가락과 90도 돌아간 다섯 번째 손가락을 추가하면 펜을 누르는 일 같은 작업에 쓸 수 있을 것 같습니다.

원문: General Robotics Lab / 번역·요약: Trawling