이 논문에서는 로봇 팔의 말단 장치 경로 계획을 위해 Catmull-Rom 곡선을 기반으로 한 MoveCR 함수를 개발하였다. 이 함수는 CRI를 바탕으로 학습된 궤적의 문제점을 보완하기 위해 설계되었다. 강화 학습으로 생성된 궤적은 끝부분으로 갈수록 떨림 현상이 증가하여 로봇의 성능을 저하시킬 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 개발된 MoveCR을 활용하여, 떨림 현상이 발생하는 궤적 구간을 MoveCR 기반의 궤적으로 대체하는 데 성공했다. MoveCR 궤적은 떨림 현상이 없으며, 불연속점이 없는 매끄러운 경로를 제공한다. 따라서 강화 학습과 MoveCR을 결합하면 로봇 팔의 부드럽고 최적화된 안전 경로를 설계할 수 있다.

산업 분야에서 로봇에 대한 수요가 증가함에 따라 다양한 기능을 갖춘 로봇 관련 기술들이 도입되었다. 주목할 만한 발전 중 하나는 안전 울타리와 같은 물리적 장벽 없이 인간 작업자와 협력하여 작업을 분담하는 로봇의 구현이다. 이러한 협업 운영이 실제로 구현되기 위해서는 인간과 로봇이 충돌할 경우의 안전성 확보가 필요하다. 따라서 로봇 안전을 보장하고 부상을 예방하기 위해, 이러한 충돌 시나리오에 대한 기준을 수립하는 것이 중요하다. 충돌 안전성은 끼임(pinching, 준정적 접촉) 상황과 충격(impact, 일과성 접촉) 상황 모두에서 확보되어야 한다. 이를 위해 우리는 충격과 관련된 역치(통증 유발 역치)와 생체역학적 한계를 측정·평가하였다. 이러한 측정은 인간 대상자와 충격을 생성하도록 설계된 장치 간의 물리적 충돌을 포함하는 임상시험을 통해 얻었으며, 인간과 로봇 간의 일과성 충돌에 연관된 힘-통증 역치들을 분석하였다. 구체적으로, 19-32세 성인 37명의 신체 부위 두 지점에서 서로 다른 형상의 두 충격자(impactor)를 사용하여 힘-통증 역치를 측정하였다. 또한 힘-통증 역치는 관련 선행 연구들의 결과와 비교하였다. 본 결과는 협업 적용에서 로봇의 안전을 보장하기 위해 정밀하고 신뢰할 수 있는 방식으로 생체역학적 한계를 규명하는 데 도움이 될 수 있다.