인도 IIT(인도공과대) 하이데바라드(IIT-H·The International Institute of Information Technology– Hyderabad) 연구팀이 표적을 향해 물체를 던질 수 있는 엔드 이펙터를 개발했다고 밝혔다.
IIT 하이데바라드 연구팀은 이번 연구 성과를 로봇 자동화 분야 학술지인 ‘IEEE 로보틱스 앤 오토메이션 레터스(IEEE Robotics and Automation Letters)'에 발표했다.(논문 제목:Identification and Learning-Based Control of an End-Effector for Targeted Throwing)
이 엔드 이펙터는 드론과 모바일 매니퓰레이터 기술을 결합해 제작됐다. 이 엔드 이펙터는 탄성 에너지를 활용해 물체를 효과적으로 픽킹하고 표적을 향해 던질 수 있다. 산업자동화, 물류창고, 수색 및 구조 작업, 스포츠 훈련 등 다양한 애플리케이션 용도로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 물리 기반 모델과 ’잔차학습(residual learning)‘을 결합해 처음 보는 표적을 향해서도 비교적 정확하게 물체를 던질 수 있게 됐다고 밝혔다. 잔차학습은 딥러닝 모델에서 입력값과 출력값의 차이인 잔차를 학습해 모델의 성능을 향상시키는 기법이다.
이번 논문에서 연구팀은 저장된 탄성 에너지를 사용해 물체를 파지하고 배치하거나 던질 수 있는 새로운 엔드이펙터 메커니즘을 제시했다. 저장된 에너지가 방출되면 잡고 있는 물체가 발사 운동으로 전환하고, 로봇 팔의 작업 범위 너머에 있는 원하는 목표로 향한다. 논문은 엔드이펙터의 기계적 설계, 시뮬레이션 모델, 모델 매개변수에 맞는 시스템 식별 방법, 데이터 기반 잔차 학습 프레임워크 등을 기술하고 있다.
연구팀이 로봇팔에 엔드이펙터를 탑재해 실험한 결과, 엔드이펙터 메커니즘과 표적 던지기 알고리즘의 효능을 확인할 수 있었다.
장길수 ksjang@irobotnews.com
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