사람의 손은 일상에서 물체를 잡고 돌리고, 누르고, 타이핑 하는 등 다양한 동작들을 자연스럽게 수행합니다. 이렇게 손은 자연이 선사한 진정한 기적같은 도구입니다. 이러한 인간의 손을 모방하여 인공 지능을 이용해 자체 학습이 가능하고 다양한 파지 및 회전 동작을 해결할 수 있는 로봇 그리퍼를 협업 공간에 배치한다면 이것보다 더 논리적인 방법이 있을까요?
BionicSoftHand는 강화 학습(Reinforcement Learning) 방법을 이용하여 보상을 최대화하며 학습합니다. 즉, 손은 모방해야하는 특정 행동 대신 목표가 주어집니다. 그리고 시행 착오(Trial-and-Error)를 통해 이를 달성하려 시도합니다. 로봇 손은 긍정 또는 부정의 피드백을 받아 최종적으로 수행해야 하는 작업을 성공적으로 해결할 때까지 최적의 동작을 찾아냅니다.
BionicSoftHand는 12면체 큐브의 사전에 지정된 면이 최종적으로 위를 향하도록 돌려야 합니다. 필요한 움직임 전략은 깊이 감지 카메라의 데이터와 인공 지능 알고리즘으로 생성되는 디지털 트윈을 통해 가상 환경에서 학습됩니다.
디지털 시뮬레이션 모델은 특히 복제하면 학습 속도를 가속화시킵니다. 소위 대량의 병렬 학습을 통해 모든 가상의 로봇 손들이 학습 데이터를 공유하게 되면, 새로운 지식 수준으로 계속 작동합니다. 같은 실수는 두 번 반복되지 않습니다. 성공적인 행동은 즉시 모든 모델에서 사용할 수 있습니다.
시뮬레이션 과정에서 훈련하여 획득한 제어 데이터는 현실의 BionicSoftHand에 그대로 전달됩니다. 가상으로 학습한 움직임 전략을 이용하여 큐브를 원하는 방향으로 돌리고 향후 이에 따라 다른 물체의 방향도 조정할 수 있습니다. 한 번 학습한 지식 모듈과 새로운 기술은 다른 로봇 손과 공유하여 전 세계에서 사용할 수 있습니다.
인간의 손과 달리 BionicSoftHand에는 뼈가 없습니다. 그 대신 손가락의 공압 벨로우즈 구조를 통해 유연하게 움직임을 제어합니다. 챔버가 공기로 채워지면 손가락이 구부러집니다. 공기 챔버가 비어 있으면, 손가락은 뻗은 상태를 유지합니다. 엄지와 검지 안에는 회전 모듈이 장착되어 있어서 두 손가락을 측면으로도 움직일 수 있습니다. 이를 통해 바이오닉 로봇 손에 총 12자유도를 제공합니다.
손가락의 벨로우즈는 우수한 신축성의 고강도 실로 짜인 특수 3D 섬유 편직물로 싸여 있습니다. 이를 통해 구조물이 팽창하고 힘을 발생시키는 곳과 팽창이 방지되는 곳을 정확하게 결정할 수 있습니다.
BionicSoftHand의 튜빙 세팅을 최소화하기 위해 개발진은 손 바로 아래에 부착되는 소형 디지털 제어 밸브 터미널을 설계했습니다. 이를 통해 손가락을 제어하는 호스를 전체 로봇 암을 통해 당길 필요가 없습니다. BionicSoftHand는 공급 및 배기를 위해 각각 하나의 튜브로 신속하고 간편하게 연결 및 작동할 수 있습니다. 비례 피에조 밸브를 사용하면 손가락의 움직임을 정밀하게 제어할 수 있습니다.
BionicSoftHand는 유연한 공압 운동학과 탄성 재질 및 경량 부품을 이용하여 전기 또는 케이블로 작동되는 로봇 손에 비해 저렴하게 제조할 수 있습니다. 모듈식 구조를 통해 3개 또는 4개의 핑거가 있는 그리퍼 변형도 가능합니다.
BionicCobot 또는 BionicSoftArm 과 같은 공압식 경량 로봇과 결합하여 인간과 로봇의 협업에서 직접적이고 안전한 협력이 가능합니다. 두 로봇은 기본적으로 유연하게 반응하여 기존의 공장 로봇처럼 작업자가 보호할 필요가 없습니다.
이로써 BionicSoftHand는 미래 공장의 공동 작업 공간에서 수행하는 애플리케이션에 적합할 수 있습니다. 유연한 로봇 손은 강력하면서도 섬세하게 잡을 수 있기 때문에 조립 및 서비스 로봇 공학에서 세 번째 손으로 사용할 수 있습니다.