ETH Zurich 연구진은 시판 로봇 손에 배터리와 센서, 컴퓨터를 장착해 손가락 끝으로 이동하면서 주변 물체를 조작하는 로봇을 만들었다. 연구진은 좁은 공간에서의 점검이나 수색·구조 작업에 활용할 가능성을 제시했지만, 실제 적용에는 주변을 인식하는 기능과 더 튼튼한 내구성, 안정적인 길 찾기가 필요하다는 지적도 나왔다.

로봇 손은 보통 팔 끝에 붙어 있지만, ETH Zurich 연구진은 시판 로봇 손을 팔 없이 움직이는 독립형 로봇으로 바꿨다. 손가락으로 기어가면서 같은 손가락으로 주변 환경을 다룬다. 연구진을 이끈 ETH Zurich 소프트 로보틱스 연구실의 박사과정생 Amirhossein Kazemipour는 이 방식이 일반적인 로봇 팔이 닿기 어려운 곳에서 조작 작업을 수행할 수 있다고 설명했다.

연구실의 영상에서 로봇 손의 이동 모습을 볼 수 있다. Kazemipour는 산업 현장의 까다로운 유지보수 작업이나 수색·구조 상황에서 활용할 수 있다고 봤다. 손을 몸체에서 분리해 나머지 로봇이 들어가기 힘든 좁은 공간을 탐색하는 방식이다. 그는 로봇의 각 신체 부위가 한 가지 역할에만 묶이지 않는 새로운 접근을 향한 작업이라고 말했다.

이번 연구는 로봇 손을 걷게 하려는 첫 시도는 아니다. 다만 이전 연구는 대체로 걷기에 맞춰 특별히 설계한 손을 사용했다. ETH Zurich 팀은 Wuji Technology의 시판 로봇 손을 택하고, 배터리와 관성 측정 장치(IMU), Raspberry Pi Zero가 든 80그램 배낭을 추가했다. Kazemipour는 손의 물체 조작 능력을 희생하지 않기 위해 상용 제품을 선택했다고 말했다. 손은 기어가기보다 물체를 쥐도록 설계돼 있어 이 선택이 상당한 어려움을 만들었다고 덧붙였다.

시뮬레이션으로 걷기와 조작을 학습

연구진은 강화학습을 이용해 시뮬레이션에서 걷는 모델을 훈련했다. 목표 속도와 방향으로 이동하면 보상을 주고, 균형이 흔들리거나 움직임이 갑작스러우면 벌점을 주는 방식이다. 손가락 길이가 서로 다르고 엄지손가락이 다른 손가락과 마주 보는 구조라, 기존 사족·이족 보행 로봇에 쓰던 훈련 방식을 그대로 적용하기는 어려웠다.

연구진은 기어가는 자세에서 각 손가락이 손바닥에 대해 놓이는 위치를 기준점으로 정했다. 손가락이 기준점에서 지나치게 벗어나면 벌점을 줘, 기어가는 자세로 돌아오게 하는 가상의 스프링 효과를 만들었다. 앞뒤 방향으로 움직일 때의 벌점은 좌우 방향보다 훨씬 낮게 설정해, 이동에 필요한 손가락 움직임이 보상에 비해 큰 비용이 되지 않도록 했다.

팀은 넘어졌을 때 자세를 바로잡는 기능, 키보드 키를 누르는 기능, 물체를 목표 지점으로 미는 기능도 각각 별도 모델로 훈련했다. Kazemipour에 따르면 네 모델은 모두 기내 컴퓨터에 들어가며, 제어기는 필요에 따라 모델을 전환할 수 있다.

실험에서 손은 매끄러운 바닥, 금속 격자, 잔디, 자갈을 포함한 14종의 표면을 기어갔다. 좌우로 방향을 바꿀 수 있었고 평균 속도는 초당 9센티미터였다. 25회 시도 중 21회는 스스로 자세를 바로잡았다. 천장 카메라의 영상을 입력받았을 때는 41그램짜리 정육면체를 최대 40센티미터 떨어진 목표로 15회 연속 자율적으로 밀었다.

도쿄대학교 교수 Masahiko Inami는 같은 손가락이 이동과 체중 지지, 주변 환경과의 상호작용을 모두 맡는 점에 주목했다. 그는 이동형 손이 좁은 공간에 들어가거나 팔 전체로 접근하기 어려운 조작부를 다루는 데 유용할 수 있다는 데 동의하면서도, 실제 배치에는 기내 환경 인식과 더 견고한 길 찾기가 필요하다고 말했다. 같은 연구실의 박사과정생 Hideki Shimobayashi는 걷기가 쥐기와는 다른 하중을 손에 가하므로 내구성이 과제가 될 수 있다고 지적했다.

Columbia University 기계공학 부교수 Matei Ciocarlie는 이번 결과가 로봇 손의 능력을 인간 손과 같은 범위에 한정할 필요가 없다는 점을 보여준다고 평가했다. 그는 복잡한 지형을 이동하면서 손재주를 발휘하고, 자기 몸집에 견줄 만한 크기의 짐도 조작하는 새로운 이동형 로봇이 가능할 수 있다고 말했다.

Kazemipour는 로봇 부품이 하나의 작업이나 몸체 구성에 고정되지 않고, 과제에 따라 독립적으로 움직이는 구성 요소와 자율 에이전트 사이를 오가는 ‘자율 모듈형 구현(autonomous modular embodiments)’을 장기적인 목표로 제시했다.

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