로봇 손과 촉각 센서, 걷기보다 집기가 어려운 이유

로봇 영상에서 가장 많이 보는 장면은 걷고 뛰고 균형을 잡는 모습이다. 정작 현장에서 발목을 잡는 것은 그 다음 장면, 손을 뻗어 물건을 집는 순간이다. 사람이 아무 생각 없이 하는 이 동작이 로봇에게는 아직 가장 어려운 문제군에 속한다.

걷기와 집기는 문제의 종류가 다르다

걷기는 자기 몸만 다루면 된다. 관절 수도 정해져 있고, 지면이라는 상대도 비교적 일정하다. 시뮬레이션에서 수백만 번 반복해 배우기에 적합한 문제다.

집기는 상대가 매번 바뀐다. 무게도 재질도 모양도 모르는 물체를 다루는데, 미끄러운지 무른지는 실제로 닿아 봐야 안다. 시각만으로는 알 수 없는 정보가 결정적이라는 점이 이 문제의 성격을 규정한다.

자유도가 늘어나면 제어가 어려워진다

사람 손에는 관절이 스무 개 넘게 있다. 이를 흉내 낸 다관절 손은 할 수 있는 일이 많아지는 만큼 제어해야 할 변수가 급격히 늘어난다.

현장 도입이 두 손가락 집게에 몰려 있는 이유가 여기에 있다. 잡을 수 있는 물건을 줄이고 대신 고장률과 제어 난도를 낮추는 교환이다. 창고에서 물건을 집는 로봇이 사람 손 모양이 아닌 것도 같은 판단이다.

촉각 센서가 하는 일

촉각 센서는 닿는 순간의 정보를 돌려준다. 접촉면의 모양, 미끄러짐의 시작, 쥐는 힘의 분포 같은 것들이다.

최근 널리 연구되는 방식은 부드러운 젤 층 안쪽에 카메라를 넣어, 물체가 눌린 자국을 영상으로 읽는 것이다. 압력 센서를 촘촘히 붙이는 대신 카메라 한 대로 고해상도 접촉 정보를 얻는 접근이다. MIT 연구진은 손가락 모양 안에 거울을 넣어 카메라 하나로 손가락 전체 길이를 보게 만든 센서를 내놓기도 했다.

시각은 어디를 잡을지 정하고, 촉각은 지금 놓치고 있는지를 알려 준다. 앞의 정보만으로는 물건을 떨어뜨린 뒤에야 알게 된다.

왜 아직 기본 장비가 아닌가

• 내구성. 촉각 센서는 반복해 눌리고 긁히는 부위에 붙는다. 소모품에 가까워 교체 주기와 비용이 도입 판단에 들어간다.
• 데이터. 시각 데이터는 인터넷에 넘치지만 촉각 데이터는 거의 없다. 센서마다 출력 형식도 달라 재사용이 어렵다.
• 처리 속도. 미끄러짐을 감지하고 쥐는 힘을 올리는 반응은 수십 밀리초 안에 끝나야 의미가 있다. 감지 자체보다 반응 루프의 속도가 관건이다.

정리

로봇의 걷기 문제가 상당히 해결된 뒤에도 집기 문제가 남은 것은, 상대가 매번 달라지고 결정적인 정보가 닿아 봐야만 얻어지기 때문이다. 촉각 센서는 그 정보를 채우는 장치이고, 젤과 카메라를 결합한 방식으로 해상도 문제는 상당히 풀렸다. 남은 것은 내구성과 데이터, 그리고 감지에서 반응까지의 속도다. 손의 성능이 올라가는 속도가 곧 로봇이 맡을 수 있는 작업의 범위를 정하는 것으로 보인다.