네이버랩스에서는 로봇과 조종하는 사람에게 양방향으로 힘의 피드백을 전달하는 햅틱 디바이스(bilateral teleoperation device)를 개발합니다. 사람이 실제 일하는 방식을 양팔로봇의 학습 데이터로 변환시키는 앰비덱스 태스크 러닝 프로젝트에 이 햅틱 디바이스를 활용하고 있습니다. 학습 효과와 범위에 있어 매우 획기적인 방식입니다.
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또한 힘과 움직임을 즉각적으로 전달할 수 있는 햅틱 디바이스는 그 자체로 디지털 세상과 연결된 물체를 만지고, 조종하는데 필수적인 매개체가 됩니다. 쉽게 떠올릴 수 있는 원격 수술 로봇이나 위험한 작업의 원격 노동, 다양한 XR 서비스에서 활용될 수 있습니다. 그러나 아직까지 많은 햅틱 디바이스들은 작은 힘만 전달할 수 있거나, 작업 반경이 좁고 제한이 많습니다.
우리는 이러한 햅틱 디바이스의 역량을 더 확대하고자 했습니다. 사람과 동일한 스케일의 햅틱 디바이스를 통해 양팔로봇은 사람과 유사한 방식으로 작업을 수행할 수 있으며, 보다 더 까다로운 작업들도 수행할 수 있도록 최근 햅틱 디바이스의 작업 반경과 힘의 반응속도, 투명성을 높이는 업그레이드를 진행했습니다.
작업 반경이란 햅틱 디바이스를 통해서 조종자가 동작을 전달할 수 있는 공간의 크기를 의미합니다. 햅틱 디바이스는 사람이 직접 잡고 운용하는 디바이스인 만큼, 작업 반경을 확대할수록 더 자유롭게 움직이면서 다양한 동작의 학습 데이터를 획득할 수 있습니다.
힘의 반응속도와 투명성이란 조종자의 움직임에 따른 로봇의 반응속도와 더불어 로봇이 느끼는 힘을 사용자가 얼마나 잘 느낄 수 있는지를 의미하는데, 이 반응속도와 투명성을 저해하는 요소는 다양합니다. 햅틱 디바이스 자체의 무게가 무거울수록, 구동하는 모터의 마찰력이 클수록, 조종자의 동작을 방해하는 요소가 됩니다.
위 목적들을 동시에 달성하는 것은 많은 요소들이 복합적으로 얽혀있어, 기술적으로 매우 어렵습니다. 일반적으로 작업반경과 전달할 수 있는 힘의 범위를 넓히다 보면 햅틱 디바이스의 몸집은 커지기 쉽고, 디바이스가 무거워질수록 힘의 투명성과 반응속도는 떨어지게 됩니다. 이를 극복하기 위해 우리는 사람의 작업 편의성을 반영한 최적 설계를 적용했고, 필요한 성능을 낼 수 있는 액추에이터를 자체 개발하여 적용했습니다. 햅틱 디바이스 2.0에서는 힘의 반응속도를 충분히 확보하면서 조종자의 작업반경을 최대로 끌어올리고, 힘의 투명성을 혁신적으로 증가시키는 것에 성공했습니다.
아래의 영상들은 햅틱 디바이스 2.0을 이용한 최신 데모입니다. 지난 버전에 비해 복합적이고, 세밀한 동작들의 작업능력이 월등히 향상된 것을 확인할 수 있습니다.
Haptic Device 2.0 Demo: IKEA chair assembly
의자 조립은 로봇이 각각의 조립 파트들을 적절하게 위치시키는 것과 더불어, 끼우거나 조이는 과정에서 적절한 힘을 활용할 수 있어야 가능한 작업입니다. 로봇에게 작업을 가르치는 기존의 방식으로는 '위치'와 '힘'을 모두 고려해야 하는 이러한 작업에 대해서는 잘 동작하지 않습니다. 우리는 개선된 햅틱 디바이스를 통해 양팔로봇이 팔로 가구를 누르거나 기대서 지탱하는 등 사람처럼 움직이는 다양한 동작들을 활용하여, 특별한 보조장치 없이 의자 조립을 완성하는 난이도 높은 작업을 수행해 봤습니다.
Haptic Device 2.0 Demo: Table tennis
아래의 탁구 데모는 업그레이드된 햅틱 디바이스를 통해 빠른 모션이 포함된 복잡한 작업도 수행할 수 있음을 보여줍니다. 날아오는 공에 맞추어서 정확한 곳에 라켓을 빠르게 위치시켜야 하며, 공이 맞는 임팩트 순간에 충분한 속력과 정확한 방향으로 움직여야 합니다. 햅틱 디바이스가 조금이라도 무겁거나, 로봇에게 사람이 수행한 동작의 힘의 크기와 방향을 전달하는데 시간 지연이 존재했다면 탁구 데모가 성공할 수 없었을 것입니다.