엔비디아, '변형되기 쉬운 물체' 파지(把持) 전략 평가 플랫폼 개발

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▲ 연구진은 두부, 튜브 등 부드러운 물체를 대상으로 시뮬레이션과 실제 환경에서 로봇 파지 테스트를 진행했다.(이미지=엔비디아)

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엔비디아가 로봇핸드 또는 로봇 매니퓰레이터를 이용해 변형되기 쉬운 물체의 파지(把持) 전략을 평가할 수 있는 플랫폼인 ‘디프그래스프심(DefGraspSim)’을 개발했다고 테크익스플로어가 지난 1일(현지 시각) 보도했다.

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연구진에 따르면 그동안 로봇공학자들은 형태가 일정하거나 표면이 딱딱한 물체를 잡을 수 있는 로봇 파지 기술을 개발하는 데 주력해왔다. 하지만 식품, 의류, 플라스틱병 등 변형이 쉬운 물체를 잡는 기술을 연구하는 데는 상대적으로 소홀했다.

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연구진은 딱딱한 물체뿐 아니라 부드러운 물체도 잡을 수 있는 로봇핸드나 로봇 매니퓰레이터를 개발하기위해선 물체 파지 전략을 평가할 수 있는 플랫폼의 개발이 중요하다고 보고 있다. 변형되기 쉬운 물체를 파지하기위해선 물체의 적당한 위치를, 적당한 힘으로 잡아야 한다. 파지후에도 물체에 손상을 주지않기위해 미세하게 힘을 조절해야 한다.

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엔비디아 연구진은 ‘아이작 짐(Isaac Gym)’이라는 시뮬레이터를 활용해 실제 환경에서 물체를 파지하는 방법을 자동으로 평가할 수 있는 ‘디프그래스프심(DefGraspSim)’을 만들었다. 이번 연구 성과는 출판전 논문 공개 사이트인 ‘아카이브(arXiv)’를 통해 발표됐다.

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이 플랫폼은 실제 환경에서 물체를 조작하도록 설계된 로봇의 성능 향상에 도움이 될 것이라고 연구진은 판단하고 있다. 이 플랫폼은 수술 현장처럼 실제 환경에서 테스트하기 어렵거나 안전하지 않은 작업을 테스트하는 데 적합하다. 가정, 의료, 농업 분야 등 특정 영역과 관련되어 있는 로봇의 조작 성능을 평가하는 맞춤형 파지 실험을 수행할 수 있도록 도와준다.

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▲ 다양한 물체의 파지전략을 평가할수 있다.

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연구자들은 이 플랫폼을 활용해 로봇의 파지 전략이 포함되어 있는 데이터셋을 생성할 수 있다. 이러한 데이터셋은 효과적인 파지전략을 식별하기위한 딥러닝 알고리즘 또는 다른 컴퓨팅 벙법을 훈련하는 데 활용할 수 있다.

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연구팀은 물체의 변형을 평가하기위해 변형, 압력, 변형 에너지, 번형 제어능력 등 4가지 추가지표를 활용했다. 이 4가지 지표는 서로 상충될 수 있다. 예를 들어 안정성이 높은 파지 자세가 물체의 구성과 형태, 구조에 따라 낮은 변형 또는 높은 변형을 초래할 수 있다. 두부 한덩어리를 움켜쥘 때 두부가 부서지지않기위해선 낮은 압력의 움켜쥐기를 선택할 수 있다. 하지만 케첩 병에 들어있는 내용물을 빨리 짜내기위해 높은 압력의 움켜쥐기를 선택할 수 있다.

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연구진은 "전통적인 강체 모형 기반 시뮬레이터와 달리 아이작 짐은 변형, 압력역학, 운동학 등을 명시적으로 모델링한다“고 말했다. 또 "디프그래스프심은 변형 가능한 물체에 대한 임의의 로봇 파지 성능 메트릭을 자동으로 평가할 수 있는 포괄적이고 자동적인 파지 평가 파이프라인"이라고 소개했다.

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장길수 ksjang@irobotnews.com

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