HKUST의 EmArm, 로봇 팔에 7만1000제곱밀리미터 넘는 카메라 판독 촉각 피부를 내장

EmArm의 위팔과 아래팔을 덮는 것은 7만1000제곱밀리미터가 넘는 부드러운 광학식 촉각 피부다. 홍콩과기대(HKUST)가 10월 16일 발표한 로봇 팔이며, 연구 결과는 7월 20일 Nature Sensors에 실렸다.

HKUST의 주장은 팔 전체에 촉각을 입혀도 팔의 힘을 포기할 필요가 없다는 것이다. 발표에 따르면 기존 로봇 팔에 필적하는 반복성을 내고, 15kg이 넘는 압력 하중과 7.35Nm의 토크를 견딘다. 카메라가 가려지면 피부가 팔의 안전 센서로 기능할 수 있다. 약점은 규모다. 모든 결과는 팀이 팔 하나로 직접 한 시험에서 나왔고, 다리와 몸통으로 피부를 옮기는 일은 HKUST가 휴머노이드와 체화 AI로 가는 경로로 내세우지만 아직 계획 단계다.

골격 안쪽의 카메라가 피부를 읽는다

이 설계는 HKUST가 사람의 '뼈-근육-피부' 구조라고 부르는 것을 따른다. 부드러운 피부는 팔의 단단한 골격 안쪽에 자리하고, 팔 안의 서브밀리미터 카메라가 힘이 퍼지는 방식을 추적한다. HKUST에 따르면 센싱이 광학식이라 전자 피부에 필요한 배선을 피할 수 있고, 전자기·빛·온도·습도·음향의 다섯 가지 간섭에 강하다. 그 다섯 조건에서도 센싱 충실도를 최대 97.9%로 유지한다. 공간 분해능은 0.085mm로 사람 손끝 피부에 견준다고 밝혔고, 두 점 식별 역치는 18.2mm까지 낮아 사람 팔 피부의 전형적인 30~50mm와 대비된다.

촉각 특징은 곧바로 운동 제어로 들어간다

제어 루프는 관절 각도(고유수용감각)와 촉각(외수용감각)을 실시간으로 통합한다. 접촉 위치, 면적, 힘, 접촉점 개수를 추출해 운동 제어로 넘긴다. 농구공을 팔 한쪽으로 치우쳐 올려둔 상태에서 HKUST에 따르면 EmArm은 실시간 촉각 특징을 미리 학습한 정책과 대조하고, 공을 안정적으로 유지하도록 관절 각도 명령을 낸다. 교신저자인 Shen Yajing 교수는 제1저자인 Tang Yifeng 박사와 함께, 팀이 팔을 end-to-end로 학습하지 않은 이유를 이렇게 설명한다. 그 방식은 "대규모 주석 데이터를 요구할 뿐 아니라 높은 연산 능력도 필요로 해, 로봇에서 실시간으로 돌리기 어렵다".

접촉 상호작용 시험에서 팔은 다섯 가지 행동(쓰다듬기, 꼬집기, 찌르기, 간지럽히기, 때리기)을 최대 99.8% 정확도로 구분하고 각각에 감정 표현으로 응답했다. 재계획 시험에서는 시각으로 감지할 수 없는 사람 손이 경로에 들어왔다. 팔은 그것을 느끼고 멈춰 장애물이 일시적인지 영구적인지 판단한 뒤 우회 경로를 계획했다.

앞세운 두 수치는 서로 다른 것을 잰다. 0.085mm는 피부가 접촉 하나를 얼마나 정확하게 찾아내는지를, 18.2mm는 접촉 두 개가 서로 다른 것으로 보고되려면 얼마나 떨어져 있어야 하는지를 나타낸다. HKUST는 전자를 손끝과 같은 수준으로, 후자를 사람 팔 피부보다 앞선 것으로 본다.