물리적 인간-로봇 상호작용 기반 협업기술 동향

인공지능이 발전함에 따라 로봇 기술도 AI와 접목하여 새로운 개념으로 발전하는 것 같다.

단순한 로봇-인간 과의 관계에서 더욱 발전하여 단순한 물리적 관계가 아니라 사회적 관계까지 확대되어 발전하고 있습니다.

 

1. 서론

• 로보틱스와 AI 발전으로 로봇 활용 영역이 산업 현장을 넘어 가정·의료·서비스로 확장.
• 인간-로봇 상호작용(HRI)은 **사회적 HRI(sHRI)**와 **물리적 HRI(pHRI)**로 구분되며, 최근에는 감각 융합·의도 추정·원격 조작 등으로 세분화.
• 협동 로봇(Cobot) 중심의 인간-로봇 협업(HRC) 연구가 활성화, 실제 시나리오 구현 단계로 진화.

2. HRI 기술 분류 및 HRC 도전 과제

• HRI 유형:
  • sHRI(시각·음성 기반 사회적 상호작용)
  • pHRI(직접 물리적 접촉)
  • spHRI(사회적+물리적 통합)
  • Teleoperation(원격 조작)
• HRC 구현 핵심 조건: 안전성, 공존성, 협동성.
• 주요 도전 과제:
  1. 물리적 접촉 관리 (Physical Contact Management)
  2. 물체 조작 (Object Handling)
  3. 환경 회피 (Environment Avoidance)
  4. 작업 스케줄 관리 (Task Scheduling & Management)
  5. 작업 스케줄 적응 (Task Scheduling Adaptation)

3. HRC 기술 동향

• 리더-팔로워 구조: 인간이 리더로 의도를 생성, 로봇이 추종.
• 연구 접근:
  • 모델 기반: 물체 동역학(무게, 관성 등)을 사전 파악.
  • 적응 제어·의도 추정: 임피던스 제어, Q-learning 기반 예측 제어, 어드미턴스 제어 활용.
  • 외부 센서 활용: 햅틱, EMG, 촉각 센서 등으로 의도 파악.
  • 온라인 파라미터 추정: 모멘텀 옵저버, 칼만 필터 등을 통한 물체 특성 및 유효 파라미터 실시간 추정.
• 국내 연구: 파지점에 별도 센서를 장착하지 않고 유효 파라미터 기반 의도 추정 기법 제안.

4. 결론 및 전망

• 핵심 요약: pHRI 기반 HRC는 단순 보조를 넘어 인간-로봇의 실질적 협업을 가능케 하는 핵심 기술로 발전 중.
• 향후 연구 방향:
  • 공유 자율성(shared autonomy) 및 Physical AI와 연계.
  • 생성형 AI 기반 데이터 중심 정책 학습 확산 → contact-rich 작업에서 힘/토크 정보까지 활용.
  • 전통적 모델 기반 → 데이터 기반 의도 추정으로 진화.
  • 장기적으로는 감정·정서 이해가 가능한 물리적 상호작용(HRI) 으로 발전 예상.

출처

물리적 인간-로봇 상호작용 기반 협업기술 동향.pdf

1.28MB

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