인간의 손처럼 움직이는 Robot Hand의 연구

글: 김상현 연구원 (융대원 지능형융합전공 박사과정)
*본 연구는 2014년 6월, International Symposium of Experimental Robotics 2014
(ISER 2014, Morocco)에서 발표된 논문을 기초로 하여 작성하였음을 밝힙니다.

  

1. 연구 배경

 21세기 최초의 대재앙이라 불리우는 후쿠시마 원자력 발전소 방사능 유출 사태 이후, 다양한 사회 전문가들은 인간이 출입할수 없는 지역에서 로봇을 활용하여 작업을 수행하는 방안을 강구하고 있다.

 이 때, 인간을 대체하는 로봇을 제어하는 대표적인 방법은 인간이 멀리 떨어져 있는 로봇을 제어하는 원격 제어 시스템 (햅틱 시스템)을 이용하는 것이다. 특히, 2006년 2월 16일 세계적인 경제 전문지 포보스는 다양한 전문가들의 분석을 통해 앞으로 인류 미래의 삶을 바꿀 10가지를 선정하면서 햅틱 시스템을 상위에 두었다는 점은 이 분야의 연구가 미래지향적인 연구임을 알려준다.

 본 연구에서는 인간의 손은 인체에서 가장 많은 관절을 가지고 있기 때문에 가장 많은 작업을 수행할 수 있음에 주목하여 인간의 손을 이용한 로봇 핸드의 원격 제어 시스템을 소개하고자 한다. 인간의 손의 기능을 로봇이 모사하여 로봇의 작업 성능을 높이고, 이를 통하여 원격지의 물체를 인간의 의도대로 조작할 수 있는 기술을 소개코자 한다.

2.  연구 목표

 로봇 핸드에 인간의 손의 기능을 전수하려면 어떻게 하여야 할까? 다시 말해, 로봇 핸드가 인간의 손처럼 작업을 하려면 인간의 손의 무엇을 모사하여야 할까?

 가장 직관적으로 생각해 볼 수 있는 방법은 인간의 손의 움직임과 악력을 로봇에 전송시키는 방법이다. 하지만, 손의 움직임 정도와 악력의 크기는 개별 사용자들마다 다르다. 또한 인간의 손과 로봇 핸드의 구조적 차이(예를 들어, 관절의 수, 손의 크기, 손가락의 개수 등)가 존재하기 때문에 측정된 손의 움직임과 악력을 바로 구현할 수 가 없다.

 따라서 본 연구에서는 2가지 목표를 갖고 위의 문제점을 해결해 인간의 손처럼 움직이는 로봇 핸드 원격제어 시스템을 구현하고자 한다.

 첫 번째로, [그림 1]의 차세대융합기술연구원에 있는 한국 최대 규모의 모션 캡쳐 시스템을 이용하여 다양한 인간의 손의 움직임을 효율적으로 표현하는 알고리즘을 개발하고자 한다.

 두 번째로, 6개의 근전도 센서(EMG 센서)를 바탕으로 인간의 악력을 측정하는 알고리즘을 개발하여, 인간의 손과 로봇의 손의 구조적 차이를 극복하는 등 앞서 측정된 인간의 손의 움직임과 악력을  그대로 표현할 수있는 로봇핸드 제어기를 설계하고자 한다.

 

 [그림 1] 모션 캡쳐 시스템

[동영상 1] 로봇 핸드, Allegro Hand

3. 제안된 기술

- 사용자의 특성을 반영한 손의 움직임 표현 알고리즘의 개발
  
 앞서 언급하였듯이, 개별 사용자들의 손들은 서로 크기나 관절 위치가 다르다. 따라서 [그림 2]와 같이 개별 사용자마다 동일한 물건을 잡는 작업을 수행한다고 하더라도, 서로 다른 움직임을 보일 수 밖에 없다.

[그림 2] 서로 다른 사람들의 다양한 파지 자세

 그렇다면, 어떻게 이러한 사용자들의 서로 다른 움직임을 표현하여 손의 움직임을 측정할 수 있을까?  본 연구에서는 모션 캡쳐시스템을 사용하여, 사용자마다 주되게 반복하는 손의 패턴들을 추출하고, 수학적으로 표현하여 주는 알고리즘을 제안하였다.

[그림 3] 제안한 Tensor Model

 [그림 3]과 같이 텐서대수학을 사용하여 다양한 사용자들의 손의 자세들에 특징들을 추출하였기 때문에, 어떠한 사람들의 손의 움직임이라도 효율적으로 표현할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.

- 사용자의 악력을 예측하는 EMG 측정 알고리즘

 우리가 걷거나 쉴 때, 혹은 물체를 잡거나 버릴때 인간의 뇌에서 근육으로 어떻게 의사 전달을 할까? 정답은 전기신호를 통해서이다. 우리는 뇌에서부터 근육까지 연결된 신경체계에 특정한 전류를 흘려보내 근육을 조작하는 것이다. 그렇기 때문에 이러한 근육의 전기 정도를 파악할 수 있다면 인간의 악력을 측정할 수 있는 알고리즘을 만들 수 있다. 이 때, 근육의 전기를 측정하는 장비로 근전도 센서(EMG)가 있다.

 본 연구에서는 6개의 근전도 센서를 바탕으로 사용자의 근전도를 측정하였다. 측정된 근전도의 크기들과 악력 측정 센서를 이용하여 실제 사용자 악력의 크기들을 선형 비교함으로써 근전도와 사용자 악력간의 선형 관계식을 얻을 수 있다. [그림 4]와 같이 근전도 센서만으로 사용자의 악력의 크기를 예측할 수 있다.

[그림 4] 사용자의 악력 크기의 비교

(붉은 선: 실제 사용자의 악력, 파란 선: 본 알고리즘으로 추종된 악력) 

- 로봇 핸드와 사용자의 손간의 구조적 차이를 극복할 수 있는 제어기

  위의 두 가지 기술을 통하여, 사용자의 악력과 움직임을 표현할 수 있었다. 그렇다면 이를 어떻게 로봇 핸드에 전송할 수 있을까?

 앞서의 텐서대수학을 이용하여 보자. 다양한 사용자들의 움직임을 표현하기 위하여 텐서대수학을 이용하여 사용자들간의 특성을 추출할 수 있었다. 이와 마찬가지로 로봇과 사용자들간의 특성을 추출하여, 로봇과 사용자간을 표현하여 주면 된다.

 이를 통해, 사용자의 움직임과 악력은 로봇의 특성을 고려하여 로봇의 움직임과 악력으로 바뀌어지게 된다.

[그림 5] 로봇과 사용자간의 특성 차이

  

4. 연구 결과

 [동영상 2]는 제안된 알고리즘을 구현하여 적용한 시스템을 보여준다. 12대의 모션 캡쳐 카메라에서 조작자의 손의 움직임을 측정하고, EMG 센서를 이용하여 조작자의 악력을 측정한다. 이를 통하여, TCP/IP 통신을 이용하여 로봇 핸드에 원격으로 전송하여 준다.

 [동영상 2]에서 볼 수 있듯,  조작자가 특정한 물체들을 집고 조작하려는 손짓을 하면, 이를 로봇 핸드가 모사하여 원격지의 물체를 파지하는 것을 볼 수 있다. 또한, 기존의 연구결과와의 비교를 통하여, 여러 사람들이 사용하여도 좋은 결과를 얻을 수 있는 새로운 형식의 원격 제어 방법을 도출함을 알 수 있다.

[동영상 2] 연구 결과 요약

5.  앞으로의 연구계획

  이후 연구에서는 지금까지의 연구결과를 바탕으로 하여, 로봇 핸드의 작업 반경을 늘리기 위한 양팔 로봇과 로봇 핸드와의 결합을 하려 한다. 이를 통해 보다 높은 성능의 조작 제어를 실현하여 실생활에 활용할 수 있는 수준으로 기술을 개발할 것이다. 마지막으로, 개발된 기술들을 로봇에 적용하는 것뿐만 아니라 가상현실 세계의 가상 존재와의 상호 협력을 위한 조작 제어 기술로 사용하여, 본 연구의 확장성을 보여줄 것이다. 

6. 글쓴이 소개

김상현 연구원 (ggory15@snu.ac.kr)

전공: 지능형융합전공 DYROS Lab 박사과정

관심분야: Robot Hand, Grasping, Manipulation, Locomotion