촉각 기반 실시간 케이블 따라잡기 그리퍼

본 논문은 외부 고정구 없이 자유롭게 움직이는 케이블을 실시간으로 따라가고, 끝단을 찾아 삽입하는 로봇 시스템을 제안한다. 핵심 하드웨어는 GelSight 기반 고해상도 촉각 센서를 장착한 반평행 그리퍼이며, 기존 상용 그리퍼가 제공하지 못하는 60 Hz 이상의 제어 대역폭을 확보하기 위해 텐던‑크랭크‑패러렐로그 메커니즘과 컴플라이언트 조인트를 결합한 경량 설계를 적용하였다. 센서는 촉각 이미지에서 깊이 맵을 복원하고, 접촉 영역을 추출한 뒤 PCA를 수행해 케이블의 2‑D 포즈(y, θ)를 실시간으로 추정한다. 동시에 이미지에 새겨진 검은 마커들의 변위를 추적해 평균 변위 D를 계산하고, 이를 마찰력의 근사치로 활용한다. 제어는 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 ‘케이블 그립 컨트롤러’는 PD 제어와 누설 적분기를 결합해 목표 마찰력 Dₜ을 유지한다. 마찰력이 목표값보다 낮으면 그립 힘을 증가시켜 케이블이 떨어지는 것을 방지하고, 마찰력이 과도하면 힘을 감소시켜 슬라이딩이 막히지 않도록 한다. 또한 접촉 면적 기반 신호 품질 S를 모니터링해, 품질이 낮을 경우 Dₜ을 자동으로 상승시켜 촉각 이미지의 해상도를 확보한다. 두 번째 ‘케이블 포즈 컨트롤러’는 케이블‑그리퍼 시스템을 y(수직 위치), θ(케이블 각도), α(고정 그리퍼와 이동 그리퍼 사이 각도) 3차원 상태로 모델링하고, φ(당기는 방향)를 입력으로 하는 선형 동역학 모델 ˙x = A x + B u 를 데이터 기반으로 학습한다. 이 모델에 LQR을 적용해 최적 상태 피드백을 계산하고, 케이블이 그리퍼 중심에 머물며 정렬되도록 실시간으로 조정한다. 실험에서는 다양한 재질·두께의 케이블(헤드폰 케이블, 전선 등)을 대상으로 1 m 길이의 케이블을 2~3번의 손 재그립만으로 따라가며, 최고 6.5 cm/s의 속도로 슬라이딩한다. 특히, 케이블 끝에 부착된 잭을 감지하고 정확히 소켓에 삽입하는 시연을 통해, 단순 따라가기 외에도 능동 감지·조작 작업에 시스템이 활용 가능함을 입증한다. 비교 실험에서는 기존 강화학습 기반 정적 접근법(최대 0.5 cm/s)보다 13배 이상의 속도 향상을 보였으며, 단일 케이블 타입으로 학습한 모델이 다른 물리적 특성을 가진 케이블에도 일반화되는 것을 확인했다. 본 연구의 주요 기여는 다음과 같다. (1) 촉각만으로 케이블 포즈와 마찰을 실시간 추정하는 퍼셉션 파이프라인, (2) 마찰 유지와 포즈 정렬을 각각 담당하는 독립적인 두 제어 루프, (3) 고속 반응형 그리퍼 설계 및 구현. 기존 연구가 테이블·핀·롤러 등 외부 제약을 이용해 quasi‑static하게 변형을 제어했지만, 이 시스템은 완전 자유공간에서 동적 변형을 지속적으로 보정한다는 점에서 의미가 크다. 또한 선형 모델 기반 LQR이 복잡한 변형 물체 제어에 충분히 적용 가능함을 보여, 향후 로봇이 케이블·와이어·섬유 등 고차원 변형 물체를 다루는 데 있어 촉각 중심의 제어 프레임워크가 실용적임을 시사한다.