테크노트 꼬인 고무줄도 푼다...KAIST, 변형 물체 다루는 로봇 기술 개발
로봇이 전선, 의류, 고무줄처럼 형태가 자유롭게 변형되는 물체를 다루는 기술은 제조·서비스 산업 자동화의 핵심 과제로 꼽혀왔다. 그러나 이러한 변형 물체는 모양이 일정하지 않고 움직임을 예측하기 어려워 로봇이 정확히 인식하고 조작하는 데 큰 어려움이 있었다. KAIST 연구진이 불완전한 시각 정보만으로도 변형 물체의 상태를 정밀하게 파악하고 능숙하게 다룰 수 있는 로봇 기술을 개발했다. 이번 성과는 케이블 및 전선 조립, 부드러운 부품을 다루는 제조업, 의류 정리와 포장 등 다양한 산업 및 서비스 분야의 지능형 자동화에 기여할 것으로 예상된다. KAIST는 전산학부 박대형 교수 연구팀이 시각적으로 형태를 구별하기 어려운 변형 물체를 로봇이 능숙하게 다룰 수 있게 하는 인공지능 기술 ‘INR-DOM(Implicit Neural-Representation for Deformable Object Manipulation)’을 개발했다고 21일 밝혔다. 박 교수 연구팀은 로봇이 관측한 부분적인 3차원 정보만으로 물체의 전체 형상을 복원하고 이를 바탕으로 조작 방식을 학습하는 기술을 구현했다. 또 강화학습과 대조학습을 결합한 2단계 학습 구조를 도입해 로봇이 과제를 효