혁신적인 촉각 로봇 손가락, 1mm 미만 터치 위치 파악 및 사각지대 없음 달성

연구자들이 촉각을 가진 새로운 유형의 로봇 손가락을 개발했습니다. 이 손가락은 인간 손가락처럼 크고 다중 곡면에서 매우 높은 정밀도(<1mm)로 터치 위치를 파악할 수 있습니다.

현재 터치 센서 구축 방법은 다중 곡면 커버링 어려움, 높은 배선 수, 작은 손가락 끝에 맞추기 어려움 등 여러 과제로 인해 로봇 손가락에 통합하기 어려웠으며, 이는 민첩한 손에서의 사용을 방해했습니다. 새 방법은 손가락의 기능적 영역을 덮는 투명한 웨이브가이드 층에 내장된 광 방출기와 수신기에서 나오는 겹치는 신호를 사용합니다.

모든 방출기와 수신기 사이의 빛 전송을 측정함으로써, 터치로 인한 손가락 변형에 반응하여 변화하는 매우 풍부한 신호 데이터 세트를 얻을 수 있습니다. 순수 데이터 기반 딥러닝 방법이 분석 모델 없이 접촉 위치, 법선 힘 등 유용한 정보를 데이터에서 추출할 수 있습니다. 결과적으로 접근 가능한 제조 방법을 사용하여 낮은 배선 수로 제작되고, 민첩한 손에 쉽게 통합되도록 설계된 완전히 통합된 센서화 로봇 손가락이 탄생했습니다.

기반 기술의 두 가지 핵심 요소

새로운 결과를 가능하게 하는 기반 기술의 두 가지 측면이 결합되었습니다. 첫째, 연구자들은 빛을 사용하여 터치를 감지합니다. '피부' 아래 손가락에는 30개 이상의 LED에서 빛을 비추는 투명한 실리콘 층이 있습니다. 손가락에는 빛이 어떻게 튕겨 나가는지 측정하는 30개 이상의 포토다이오드도 있습니다. 손가락이 무언가에 닿을 때마다 피부가 변형되므로, 아래 투명 층에서 빛이 이동합니다. 모든 LED에서 모든 다이오드로 얼마나 많은 빛이 가는지 측정함으로써, 연구자들은 각각이 접촉에 대한 정보를 일부 담고 있는 약 1,000개의 신호를 얻습니다. 빛은 곡면 공간에서도 튕길 수 있으므로, 이 신호들은 손가락 끝 같은 복잡한 3D 형태를 커버할 수 있습니다.

둘째, 팀은 이 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 처리하도록 설계했습니다. 신호가 너무 많아 모두 서로 부분적으로 겹치기 때문에 인간이 해석하기엔 너무 복잡합니다. 다행히 현재 머신러닝 기술은 연구자들이 관심 있는 정보(손가락이 어디를 터치했는지, 무엇이 손가락을 터치했는지, 얼마나 많은 힘이 가해졌는지 등)를 추출하는 법을 학습할 수 있습니다.

또한 팀은 이 손가락과 다른 손가락들을 로봇 손에 장착할 수 있도록 만들었습니다. 시스템을 손에 통합하는 것은 쉽습니다: 손가락은 거의 1,000개의 신호를 수집하지만 손을 연결하는 데 14선 케이블만 필요하며 오프보드 전자장치가 필요 없습니다. 연구자들은 두 개의 민첩한 손(물체 파악 및 조작 가능)을 이 손가락들로 장착 중입니다. 하나는 3개 손가락, 다른 하나는 4개 손가락입니다. 팀은 이 손을 사용하여 촉각 및 고유수용성 데이터를 기반으로 민첩한 조작 능력을 시연할 예정입니다.

테크 브리프 TV에서 손가락 작동 보기 여기. 자세한 정보는 홀리 에바츠(Holly Evarts)에게 문의: 이메일; 212-854-3206.