수동 메커니즘 기반 적응형 로봇 조작과 연성 액추에이터 제어

Passive adaptive manipulation and soft actuator control for robotic systems

연구 내용

수동 메커니즘과 연성 액추에이터를 설계·제어하여 환경 제약 하에서도 물체를 안정적으로 조작하는 연구

환경 제약 상황에서 파지 동작을 안정화하기 위해 수동 자유도를 갖는 로봇 핑거와 그리퍼 메커니즘을 설계합니다. Hart’s linkage와 parallelogram 기반 구동 구조를 통해 수직 이행과 팁 전환 동작을 패시브로 구현하고, kinematics와 statics 분석으로 한계와 설계 지침을 정리합니다. 또한 불확실한 물성에서의 non-prehensile manipulation을 위해 온라인 모델 추정을 결합한 model predictive control 기반 조작을 수행합니다. 연성 영역에서는 다층 3D pneumatic 네트워크로 복수 방향의 표면 변형을 생성하는 로봇 스킨 액추에이터와, 연성 재료의 정밀 조립을 위한 로봇 보조 전략을 함께 다룹니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 환경 제약 하 적응 파지를 목표로 수동 자유도를 포함한 로봇 핑거·그리퍼 메커니즘을 제안하고, kinematics와 statics로 동작 원리와 제약을 분석했습니다. 이후에는 물체의 마찰과 질량 분포 등 불확실 조건을 반영하는 온라인 모델 추정 기반 푸싱 조작으로 조작 정확도 확보 방향을 확장했습니다. 이어서 다층 3D pneumatic 구조의 연성 액추에이터로 복합 운동 벡터 필드를 생성하는 제어 개념을 정립하고, 연성 소재 조립 및 실제 서비스 로봇 적용까지 범위를 넓혔습니다. 현재는 촉각 데이터 학습 기반 로봇핸드 촉각 지능과 식기 수거용 모바일 머니퓰레이션 기술을 통해 조작 스킬을 확장하는 흐름을 유지하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

환경 제약 대응 로봇 그리퍼
수동 적응 핑거 설계 지침
불확실 물성 푸싱 조작
온라인 모델 추정 기반 조작
다중 방향 연성 액추에이터
로봇 스킨 기반 in-hand manipulation
연성 조직 조립용 로봇 보조
UV-C 기반 자율 소독 로봇
서비스 로봇 식기 수거
다지형 로봇핸드 촉각 학습