Fri. Feb 3rd, 2023

로봇을 위한 손가락 끝 감도

엄지형 센서는 경량의 단단한 골격 주위에 지어진 부드러운 물질로 만들어집니다.

이 골격은 뼈가 연지 조직을 안정화시키는 것과 같은 방식으로 구조를 유지하게 됩니다. 

껍질은 어둡고 반사적인 알루미늄 플레이크와 혼합된 탄성체로 만들어지며 

불투명한 회색 색이 되어 외부 빛이 그 길을 찾는 것을 방지합니다. 

이 손가락 크기의 캡 안에 숨겨진 것은 LED의 반지에 비춰진 화려한 이미지를 기록하는 

작은 160도 어안 카메라입니다.

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어떤 물체도 센서의 껍질을 만지면 센서의 컬러 패턴의 외관이 변경됩니다. 

카메라는 초당 여러 번 이미지를 기록하고 이 데이터로 심층 신경망에 공급합니다. 

각 화소의 빛의 변화를 최소화하더라도 감지할 수 있습니다. 

훈련된 기계 학습 모델은 1초 안에 손가락이 정확히 물체에 접촉하는 위치를 맵핑하고 

힘이 얼마나 강한지 결정하고 힘의 방향을 표시할 수 있도록 되어 있습니다. 

이 모델은 과학자들이 힘 맵이라고 부르는 것을 추론합니다.

즉, 3차원 손가락 끝의 모든 지점에 힘 벡터를 제공합니다.

MPI-IS의 맥스 플랭크는 “쉘의 혁신적인 기계 설계, 내부 맞춤형 이미징 시스템, 

자동 데이터 수집 및 최첨단 딥러닝을 통해서 우수한 센서 성능을 달성했습니다.” 

라고 밝혔으며

리서치 그룹 리더인 조지 마티우스는 “자율학습 그룹을 이끌고 있다”고 말했습니다.

그의 박사학위 학생 후안보 선은 다음과 같이 덧붙였습니다.

“뻣뻣한 골격을 둘러싸고 있는 부드러운 껍질의 독특한 하이브리드 구조는 

높은 감도와 견고성을 보장하고 있으며, 우리의 카메라는 하나의 이미지에서 

표면의 약간의 변형도 감지할 수 있습니다” 라고 이야기 하며, 

실제로 센서를 테스트하는 동안, 연구자들은 중력에 대한 자체적인 방향을 

느낄 수 있을만큼 센서가 민감하다는 것을 깨달았습니다.” 라고 이야기 했습니다.

팀의 세 번째 멤버는 MPI-IS의 햅틱 인텔리전스의 부책임자인 캐서린 J. 쿠첸 베커 입니다. 

그녀는 새로운 센서가 유용할 것이라고 확신하였습니다.

“이전의 소프트 햅틱 센서는 감지 영역이 작고 섬세하고 만들기가 어려웠으며, 

종종 유리잔을 들고 있는것과 같은 로봇 조작에 필수적인 피부와 평행한 힘을 느낄 수 없었습니다. 다만 물을 마시거나 테이블을 따라서 동전을 미끄러 뜨리는 것” 이라고 쿠첸베커가 말했습니다.

하지만 그런 센서들은 어떻게 배울 수 있는 것일까? 

후안보 선은 원시 이미지 픽셀의 변화와 적용되는 힘 사이의 상관 관계를 이해하기 위해 

기계 학습 모델에 필요한 교육 데이터를 생성하기 위한 테스트 베드를 설계했습니다. 

테스트 베드는 센서 표면을 중심으로 조사하고 센서 내부의 카메라 이미지와 함께 

실제 접촉력 벡터를 기록합니다.

이 방법으로 약 20만 건의 측정이 이루어졌습니다. 

데이터를 수집하는데 거의 3주가 걸렸고 기계 학습 모델을 훈련하는데는 

하루가 더 걸렸습니다. 

다양한 접촉력으로 이 긴 실험에서 살아 남은 것은 인사이트의 기계 설계의 견고성을 입증하는데

도움이 되었으며, 더 큰 프로브를 사용한 테스트는 ㄱ마지 시스템이 얼마나 잘 일반화 되는지

보여주는 결과였습니다.

엄지형 센서의 또 다른 특별한 특징은 더 얇은 엘라스토머 층이 있는 

못 모양의 영역을 가지고 있다는 것입니다.

이 촉각은 작은 힘이나 세부 물체의 모양조차 감지하도록 설계되었습니다. 

이 초 민감성 영역에서 과학자는 손가락 센서의 나머지 부분에서 사용한 4mm가 아닌 

1.2mm의 탄성체 두께를 선택합니다.

“우리 작업에 존재하는 하드웨어 및 소프트웨어 설계는 다양한 모양과 정확도 

요구 사항을 갖춘 다양한 로봇 부품으로 전달 될 수 있습니다.

Huanbo Sun은 기계 학습 아키텍처, 교육 및 추론 프로세스가 모두 일반적이며 

다른 많은 센서 설계에 적용할 수 있다” 라고 결론 지었습니다.

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