스위스 EPFL, 다양한 곡면의 물체 인식·조작 기술 개발

▲다양한 형태와 곡면을 갖고 있는 물체를 인식하는 장면. (사진=EPFL)

스위스 로잔 연방공대(EPFL)와 이디앱연구소(Idiap Research Institute) 공동 연구팀이 불규칙한 형태의 물체를 인식하고, 안정적으로 조작할 수 있는 로봇 기술을 개발했다.

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테크엑스플로어 보도에 따르면, EPFL과 이디앱연구소 공동 연구팀은 바나나, 컵(cup) 등 다양한 형태와 곡면을 갖고 있는 물체를 인지하고 조작할 수 있는 새로운 접근법을 개발했다.

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이번 연구 성과는 전문 학술지인 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 게재됐다. (논문:Object-centric task representation and transfer using diffused orientation fields)

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연구팀에 따르면, 현재의 로봇 기술은 상자처럼 단순한 물체를 다루는 데는 능숙하지만, 바나나처럼 불규칙한 형태의 물체를 다루는 데는 큰 어려움을 겪는다. 규칙적인 형태의 물체는 미리 설정된 경로와 고정된 방향에 따라 로봇이 움직이고 파지(grasping) 할 수 있지만, 컵·과일·도구처럼 다양한 기하학적 구조와 곡면을 갖고 있는 물체는 인식 및 파지 전략을 세우는 게 쉽지 않다.

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연구팀은 물체의 고유한 기하학적 구조를 파악하고, 훈련시킬 수 있는 기술(diffused orientation fieldsㆍ'확산 방향장' 기반 기술)을 개발했다. 이 기술은 3D 스테레오 카메라 데이터와 좌표 클라우드를 활용해 물체의 기하학적 구조를 인식할 수 있다. 3D 데이터에 오류나 누락이 있어도 로봇의 성능 저하가 최소화되도록 했다. 이 기술은 '전이(transfer)'라는 과정을 통해 한 물체에서 학습한 기술을 완전히 다른 형태의 물체에도 재학습 없이 적용할 수 있다.

▲로봇이 다양한 물체를 조작하고 있다. (사진=시연 동영상 캡처)

연구팀이 이 기술을 테스트한 결과, 로봇은 한 번도 본 적 없는 다양한 물체를 대상으로 껍질 벗기기·슬라이싱·세척 작업을 성공적으로 수행했다. 3D 카메라 데이터 일부가 누락되거나 노이즈가 있는 상황에서도 안정적으로 작동했으며, 물체의 기하학적 구조·위상(topology)·키포인트(주요 지점) 변화에도 강인한 성능을 보였다는 설명이다.

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다만 현재 시스템은 작업 시작 전 키포인트를 사람이 수동으로 지정해야 하는 한계가 있다. 연구팀은 이 단계의 자동화를 향후 과제로 제시했다. 아울러 손으로 만지면 형태가 바뀌는 스펀지 같은 연성 물체에도 기술을 적용·검증할 계획이라고 밝혔다.

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백승일 기자 robot3@irobotnews.com

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