슬림한 닭다리 잡기 맞춤형 이중턱 그리퍼와 확산 정책 기반 모방 학습

초록

본 논문은 닭 사체의 다리 부위를 손상 없이 들어 올릴 수 있는 2자유도 공압 이중턱 그리퍼와, 50개의 텔레오퍼레이션 시연으로 학습된 조건부 확산 정책을 결합한 시스템 ChicGrasp을 제안한다. 실제 닭 사체를 대상으로 40.6%의 성공률을 달성했으며, 기존 IBC·LSTM‑GMM 기반 방법은 전혀 성공하지 못했다.

상세 분석

ChicGrasp은 하드웨어와 소프트웨어를 공동 설계한 전형적인 코옵 디자인이다. 하드웨어 측면에서 저자들은 2 DoF 독립 구동 공압 그리퍼를 제작했으며, 각 턱 끝에 30° 경사형 체버니드 리지(깊이 2 mm)를 3D 프린팅으로 부착해 습하고 미끄러운 닭다리 피부에 대한 마찰을 극대화하고 조직 손상을 최소화했다. 공압 밸브는 Arduino Uno R4가 USB‑C를 통해 호스트 PC와 통신하며, 실시간으로 이진 개폐 신호(gL, gR)를 전송한다. 이중 카메라(좌·우)와 손목에 부착된 눈‑인‑핸드 RGB 카메라를 이용해 시각 정보를 풍부하게 확보하고, 관절 위치·속도와 그리퍼 상태를 포함한 프로프리오셉션 데이터를 동기화한다.

소프트웨어 측면에서는 조건부 확산 정책(conditional diffusion policy)을 채택했다. 관찰 벡터 sₜ는 스택된 RGB 프레임, 로봇 관절 상태, 그리퍼 이진 상태를 포함하고, 정책 네트워크는 ResNet‑18 기반 인코더에 Spatial Softmax와 GroupNorm을 결합해 특징을 추출한다. 출력은 5 DoF 행동 벡터 aₜ=