[논문 리뷰] Morphological and Embedded Computation in a Self-contained Soft Robotic Hand

Nicholas Farrow, Yang Li외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 02.

Soft Robotics and Applications참고 문헌 23인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 실시간 쟁반 피드백을 위한 내장된 변형 및 압력 센서를 갖춘 기계적 인공근육을 사용한 자체 구동형 소프트 로봇 손을 제시한다. 각 액추에이터와 함께 센서와 계산 기능을 통합함으로써 시스템은 자율적인 쟁반 감지와 힘 조절이 가능해지며, 단일 USB 전원 공급원만으로도 다양한 물체—손 자체보다 무거운 물체까지 포함—을 신뢰성 있게 쟁반할 수 있다.

ABSTRACT

We present a self-contained, soft robotic hand composed of soft pneumatic actuator modules that are equipped with strain and pressure sensing. We show how this data can be used to discern whether a grasp was successful. Co-locating sensing and embedded computation with the actuators greatly simplifies control and system integration. Equipped with a small pump, the hand is self-contained and needs only power and data supplied by a single USB connection to a PC. We demonstrate its function by grasping a variety of objects ranging from very small to large and heavy objects weighing more than the hand itself. The presented system nicely illustrates the advantages of soft robotics: low cost, low weight, and intrinsic compliance. We exploit morphological computation to simplify control, which allows successful grasping via underactuation. Grasping indeed relies on morphological computation at multiple levels, ranging from the geometry of the actuator which determines the actuator's kinematics, embedded strain sensors to measure curvature, to maximizing contact area and applied force during grasping. Morphological computation reaches its limitations, however, when objects are too bulky to self-align with the gripper or when the state of grasping is of interest. We therefore argue that efficient and reliable grasping also requires not only intrinsic compliance, but also embedded sensing and computation. In particular, we show how embedded sensing can be used to detect successful grasps and vary the force exerted onto an object based on local feedback, which is not possible using morphological computation alone.

연구 동기 및 목표

• 최소한의 외부 제어로 자율적으로 작동하는 저비용, 경량, 유연한 소프트 로봇 손을 개발하기 위해.
• 강한 비선형성과 제한된 자가 감지 능력을 가진 소프트 풍압 액추에이터를 제어하는 데 도전하는 데 대해.
• 센서와 계산 기능을 액추에이터 모듈에 직접 통합하여 시스템 제어를 단순화하고 쟁반 신뢰성을 향상시키기 위해.
• 형태학적 계산만으로는 신뢰할 만한 쟁반 상태 감지와 힘 조절이 부족하다는 것을 입증하기 위해.
• 내장된 피드백을 통해 자율적인 쟁반 완료와 힘 조정을 실현함으로써 소프트 로봇의 일반화된 도입을 향해 나아가기 위해.

제안 방법

• 실시간 굽힘 반경 및 내부 압력 모니터링을 위한 내장된 스트레인 게이지와 압력 센서를 갖춘 소프트 풍압 액추에이터(SPAs)를 설계 및 제작하기 위해.
• 각 손가락 모듈에 소형 제어 전자기기, 밸브, 소형 공기 펌프를 직접 내장하여 자체 구동 작동을 가능하게 하기 위해.
• 굽힘 반경과 압력 데이터를 사용하여 쟁반 완료를 감지하고 적용된 힘을 조절하는 피드백 제어 루프를 구현하기 위해.
• 비틀림이 적고 유연한 손가락 기하학을 사용하여 형태학적 계산을 활용해 자연스러운 물체 적합성과 힘 분포를 실현하기 위해.
• 주 컴퓨터와 단일 USB 인터페이스를 통해 연결하여 외부 제어 하드웨어 없이 전원과 데이터 교환을 수행하기 위해.
• 소프트 재료의 본질적 탄성을 활용하여 쟁반 계획을 단순화하고 정밀한 위치 제어의 필요성을 줄이기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트 풍압 액추에이터에 내장된 센서와 계산 기능이 형태학적 계산에만 의존하지 않고도 신뢰할 만한 쟁반 감지를 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 매우 비선형적인 액추에이터 동역학을 가진 시스템에서 굽힘 반경과 압력 피드백을 어떻게 사용하여 쟁반 중 힘을 조절할 수 있는가?
• RQ3 형태학적 계산만으로 다양한 종류의 물체, 특히 무거운 또는 비정형의 물체를 성공적으로 쟁반하는 데 얼마나 기여할 수 있는가?
• RQ4 자체 구동형 소프트 로봇 손이 단일 USB 전원 연결만으로도 견고한 쟁반 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ5 상태 인식이나 힘 조절이 필요한 쟁반 작업에서 순수한 형태학적 제어의 한계는 무엇인가?

주요 결과

• 자체 구동형 소프트 로봇 손은 손 자체의 무게를 초월하는 물체를 성공적으로 들어 올렸으며, YCB 데이터셋의 750g 나무 블록까지도 들어 올렸다.
• 압력과 굽힘 반경의 급격한 변화를 통해 쟁반 성공이 신뢰성 있게 감지되었으며, 이 신호들이 안정화되면 쟁반이 완료된 것으로 간주되었다.
• 내장된 센서 기능 덕분에 실시간 힘 조절과 쟁반 상태 인식이 가능해졌으며, 이는 형태학적 계산만으로는 달성할 수 없는 기능이었다.
• 시스템은 전원과 데이터 전달을 위한 단일 USB 연결만으로 작동하여, 외부 제어 인프라 없이 완전한 자체 구동성을 입증했다.
• 액추에이터 수준에서 센서와 계산 기능을 통합함으로써 제어 인터페이스가 디지털 서보 모터와 유사하게 추상화되어 시스템 통합을 단순화시켰다.
• 손은 작은 취약 물체(예: 펜, 종이)와 큰 무거운 물체 모두에서 효과적인 쟁반 성능을 보였으며, 이는 그 유연성과 다용도를 입증한다.