MBTI : Marker-Based Tactile Interface

본 작품은 사람 손의 자연스럽고 직관적인 조작 능력과 로봇손의 정밀하고 반복 가능한 조작 성능을 연결하는 촉각 폐루프 원격조작 시스템을 구현하는 것을 목표로 한다. 조작자는 PolyHapt 글러브의 손끝에 부착된 다면체 ArUco 마커와 손목 하부의 RGB 카메라를 이용하여 자신의 손가락 끝 위치와 자세를 실시간으로 추정한다. 이렇게 얻은 손끝 자세는 손바닥 기준 좌표계로 변환되며, 사람 손과 로봇손 사이의 관절 구조 및 운동학적 차이를 고려하는 retargeting 알고리즘을 통해 오픈소스 로봇손인 Amazing Hand의 관절 명령으로 변환된다. 로봇손의 각 손끝에는 접촉 압력 또는 힘을 측정할 수 있는 텍타일 센서를 부착하고, 센서에서 측정된 접촉 정보는 제어 PC와 글러브의 선형 공진 액추에이터(LRA)로 동시에 전달한다. LRA는 접촉 발생 여부와 접촉 강도에 따라 서로 다른 진동 패턴을 제공하여 조작자가 시각 정보에만 의존하지 않고 물체와의 접촉, 안정적인 파지 형성, 과도한 힘의 발생 여부를 직관적으로 판단할 수 있도록 돕는다. 또한 본 시스템은 기계식 외골격을 사용하지 않아 손가락의 자연스러운 움직임을 최대한 보존하며, 다면체 마커와 손목 하부 시점 카메라를 결합함으로써 손가락 간 가림이나 손 자세 변화로 발생하는 finger tracking occlusion 문제를 완화한다. 실시간 촉각 피드백은 보이지 않는 물체 탐색, 접촉 위치 확인, 힘 조절, 취약 물체 파지 등 접촉 중심의 원격조작 작업에서 실패 시연을 줄이고 안정성을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다. 궁극적으로 본 연구는 사람의 직관적인 조작 능력과 로봇의 데이터 기반 모방학습을 연결하여 원격조작 데이터 수집과 학습에 활용할 수 있는 실용적인 연구 플랫폼을 제시하고자 한다.