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AI 기반 로봇 손, 복잡한 프로그래밍 없이 인간의 그립 동작 모방

과학자들이 인간과 유사한 움직임이 자발적으로 나타나는 ADAPT Hand라는 로봇 손을 개발했다. 이 손은 복잡한 프로그래밍에 의존하지 않고, 손 전체에 분포된 유연한 소재와 구조를 활용해 24가지 다양한 물체를 93%의 성공률로 집을 수 있다. 이 혁신은 알고리즘 중심의 접근법을 넘어 소재 과학을 통해 인간의 능력을 모방하는 생체모방 로보틱스 분야에서 중요한 진전을 의미한다.
AI 기반 로봇 손, 복잡한 프로그래밍 없이 인간의 그립 동작 모방

EPFL의 컴퓨테이셔널 로봇 디자인 & 제작(CREATE) 연구실 연구진이 ADAPT Hand(Adaptive Dexterous Anthropomorphic Programmable sTiffness) 개발을 통해 생체모방 로보틱스 분야에서 중요한 성과를 거두었다. 이 로봇 손은 정밀한 환경 정보나 복잡한 프로그래밍 없이도 인간과 유사한 손재주로 다양한 물체를 집을 수 있다.

카이 융에(Kai Junge)와 조지 휴즈(Josie Hughes)가 개발한 ADAPT Hand는 실험에서 24가지 서로 다른 물체를 93%라는 놀라운 성공률로 집어 올렸다. 이 성과의 핵심은, 손의 움직임이 명시적인 프로그래밍이 아니라 유연한 소재와 조작 대상 물체 간의 상호작용을 통해 자발적으로 나타난다는 점이다.

"인간은 물체를 집을 때 많은 외부 정보를 필요로 하지 않습니다. 이는 물체와 인간 손 사이의 유연한(soft) 상호작용 덕분이라고 생각합니다."라고 융에는 설명했다. 이번 연구 결과는 2025년 5월 13일 Nature Communications Engineering에 게재됐다.

기존 로봇 손이 각 관절마다 모터가 필요한 것과 달리, ADAPT Hand는 20개의 관절 중 12개만 모터로 제어하고 나머지는 스프링과 실리콘 '피부'를 통해 다양한 강도를 조절한다. 이 손은 물체를 들어 올릴 때 네 가지 일반적인 자세만 프로그래밍되어 있으며, 추가적인 적응은 별도의 프로그래밍 없이 '오픈 루프' 제어 방식으로 이루어진다.

손 전체—피부, 손가락, 손목—에 분포된 유연성 덕분에, ADAPT Hand는 물체의 형태에 따라 스스로 그립 방식을 조직화하며, 집는 대상에 따라 자동으로 다양한 그립 형태를 보인다. 인간의 그립 패턴과 비교했을 때, ADAPT Hand는 68%의 유사도를 기록했다.

이 접근법은 인공 시스템과 생물학적 시스템의 간극을 좁혀, 의수, 의료 로봇, 산업 자동화 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있다. 복잡한 알고리즘 대신 인간 손의 생체역학적 특성을 소재로 모방함으로써, ADAPT Hand는 로봇이 물리적 세계와 보다 자연스럽게 상호작용할 수 있음을 보여주며, 차세대 보조 기술 발전에 중요한 기반을 제공한다.

Source: Sciencedaily

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