Hand synergies: how to tame the complexity of grasping

Synergy에 대한 정리

최근 Neuroscience의 발전으로 인해 여러 가지 손 동작들을 손의 자유도들보다 낮은 그룹으로 표현하는 기법들이 등장하였다. 이러한 낮은 자유도의 Configuration space를 space of postural synergies 혹은 eigengrasp space으로 표현한다.

참고로, Neuroscience에서 말하는 원래의 Synergy라는 개념은 로봇 분야가 아닌 의학 분야에서 제시되었다. Muscle synergy라는 개념은 사람이 어떤 동작을 수행할 때 어떠한 근육을 쓰는지에 대해 분류한 것을 말하며, 어떠한 동작을 할 때 움직이는 근육의 집합들은 근육의 개수보다 작다는 것을 표현하는 개념이다.

사람 손의 synergy에 대한 연구는 1998년 Santello에 의해 최초로 제안되었다(Postural Hand Synergies for Tool use. The Journal of Neuroscience, 1998).

# 논문요약 (1)

 

Postural Hand Synergies for Tool use

1. 논문 요약

인간의 손의 움직임은 크게 15가지의 자유도를 가진다고 볼 수 있다. 하지만 인간의 손의 움직임은 커플링등의 이유로 이러한 개별적인 조인트의 움직임보다 더욱 작은 차원의 집합들로 표현 할 수 있다.

먼저 이 논문에서는 Principal Components analysis(PCA)를 통하여 2개의 Principal Components를 찾았다. 이를 통하여 이 두 개의 축이 손의 움직임의 80%를 좌우한다고 제시하였다. 80%를 좌우함에도 불구하고 나머지 20%를 위한 적어도 3개 이상의 principal components를 찾아야 한다. 그러나 이러한 것들을 고려하기엔 그 값의 크기가 너무 작다.

따라서 본 논문의 저자는 손의 움직임의 제어에 약간의 postural synergies를 접목하였다.

2. 실험 결과 (PCA)

여러 가지 물체(N=57)를 잡는 모습을 각 관절의 각도들의 집합으로 분류하였다. 이를 PCA로 분석하였고, 2개의 PCs들이 분포의 80%를 차지한다는 것을 밝혀내었다.

이를 통하여, 하나의 subject에서 파생된 평균 동작(average final hand postures)이 여러 가지의 물체를 잡을 수 있는 동작으로 표현 가능하다는 것을 보여주었다. (즉, 여러 물체를 잡는 동작은 하나의 평균 값으로 이루어져 있다는 것을 밝혀냄, -> 차원의 감소를 의미)

밑의 첨부한 그림은 하나의 평균 값으로 6개의 물체를 잡는 동작을 표현한 예를 제시한 그림이다.

3. 실험 결과 (Defining postural synergies)

Postural synergies는 두 개의 principal components들의 교차점으로 정의된다. 두 PC들의 교차점을 평균값으로 생각하고 PC들 사이의 관계를 규정짓는다. 이를 통하여 인간 손 모델의 여러 가지 동작을 표현 가능하다는 것을 보였다.

위 논문에서 제시한 결과를 토대로, Robot Hand에 적용하려는 시도는 2007년부터 나타나기 시작하였다. Matei Ciocarlie는 그의 논문에서 Eigengrasp space를 통해 규정한 사람 손의 잡는 움직임을 PCA를 통해 분석하여, 로봇에 적용하는 논문을 발표하였다. ( Dimensionality reduction for hand independent dexterous robotic grasping, IROS, 2007)

그는 미리 알고 있는 물체의 정보를 바탕으로 하여 여러 가지의 로봇 핸드들이 적절히 잡는 연구 방법을 제시하였다.

 

# 논문요약 (2)

 

Dimensionality reduction for hand-independent dexterous robotic grasping

1. 논문 요약

최근의 연구에 의하면 손의 움직임은 그 자유도와 상관없이 최소한의 configuration space로 표현이 가능하다. 이 논문에서는 이러한 개념을 로봇 핸드에 적용하여 여러 가지 사람 손모델과 얼마나 다른지를 비교하였다. 이러한 프레임워크는 복잡한 로봇 핸드모델들이 물체를 잡는데에도 적용 가능한 것을 보여주었다.

2. 실험 결과

앞의 논문과 마찬가지로 PCA를 통하여 2차원으로 차원축소를 한다. 이를 이용하여 실제 로봇을 컨트롤 하는데 있어서 로봇 핸드의 에너지 function을 최소화하는 방향으로 컨트롤 하는 방법론을 제시하였다.

사람의 PCs와 로봇의 PCs를 분류하여, 어떠한 물체를 잡는 전략에 대해서 연구를 하였다. 밑의 표와 같이 사람의 두 개의 PCs의 동작을 분류하여 로봇을 유사하게 정의하였다.

그러나 위와 같은 2차원 차원 축소는 물체를 잡는 방향(Wrist rotation)을 적절히 반영하지 않는다. 따라서 에너지가 최소화하는 방향으로 잡는 전략을 세울 수 있다. 이는 energy function optimization을 수차례 반복하면서 나온 결과에서 보듯이 적절한 잡기

가 되지 않을 수 있다. 4만번 반복 이상부터는 컵을 거꾸로 잡는 모습으로 수렴하는 것을 볼 수 있다.

 

이러한 연구결과를 발전하여 Ciocarlie와 Allen은 Eigengrasp Matrix를 제시하였다. (Hand Posture Subspaces for dexterous robotic grasping, 2009, IJRR)

# 논문요약 (3)

 

Hand Posture Subspaces for dexterous robotic grasping

1. 논문 요약

이 논문에서는 로봇 핸드에 eigengrasp space를 어떻게 적용할 지에 대해 논의한 논문이다. 이 논문에서는 실시간 자동적으로 물체를 잡는 전략에 대해 논의하였다.

2. 실험 결과

이전 논문에서 제시한 개념을 바탕으로 하여 물체를 좀 더 적절히 잡는 방법에 대해 연구하였다. 물체와 fingertip 사이의 거리와 각도를 이용하여 만든 Quality function formulation 하여 물체를 잡을 때 적절한 contact position 및 normal을 제어하도록 제시하였다.

또한 각 컨택 지점에 friction corn을 설정하여 물체를 잡았을 때 force-clousre grasp를 가능하도록 방법 및 실험 결과를 제시하였다.

이후 연구 동향은 물체의 컨택을 고려한 조작제어와 햅틱 글로브 제작에 큰 초점에 맞혀져 있다.

Matteo Bianchi는 2009년 논문에서 synergy를 이용하기 용이한 optimal glove design을 하였다. (Synergy-based hand pose sensing: optimal glove design, IJRR, 2009)

# 논문요약 (4)

 

Synergy-based hand pose sensing: optimal glove design

1. 논문 요약

이 논문에서는 synergy-based hand pose sensing을 위한 glove device를 개발한 것을 발표하였다.

어느 부분에 센서를 달았을 때 최적의 성능을 내는지에 대해 수학적으로 분석을 하였으며 이를 실험을 통해 분석하였다.

Antonio Bicchi는 2011년 Soft Synergies에 대한 개념을 도입하였으며(On the role of hand synergies in the optimal choice of grasping force, 2011, Autonomous robotics), 2012년 Adaptive synergies란 개념을 도입하였다(Adaptive synergies: an approach to the design of under-actuated robotic hands, 2012, IROS).

# 논문요약 (5)

 

On the role of hand synergies in the optimal choice of grasping force

1. 논문 요약

지금까지 출판된 논문들은 postural synergies를 가지고 grasp acquisition을 위한 모션 플래닝에 연구해 온 대 반해 본 논문은 Contact force를 통한 grasp quality를 높이는 방법에 대해 연구하였다.

전통적으로 robot hand force distribution에 사용된 grasping matrix와 contact jacobian을 이용하여 synergy와 접목시키는 방법에 대해 연구하였다,

특히 softly underactuated model을 가지고 synergistic force 식을 새워 soft contact일 때의 force distirbution 전략을 세웠다, 또한 friction cone을 이용한 optimazation을 통해 grasp quality를 높였다.

# 논문요약 (6)

 

Adaptive synergies: an approach to the design of under-actuated robotic hands

1. 논문 요약

이 논문에서는 논문 (5)에서 보였던 soft contact을 고려한 synergy를 적용하는 것을 목적으로 하였다. adaptive under-actuated mechanism을 적용한 adaptive synergy 개념을 도입하였다.

 

Sara Mulatto는 Synergies에 대한 개념을 3D avatar로 표현하였다. (animating a synergy-based deformable hand avatar for haptic grasping, 2010, Haptics)

 

# 논문요약 (7)

 

Animating a synergy-based deformable hand avatar for haptic grasping

1. 논문 요약

햅틱 스크린에 사용할 #D deformable hand avatar에 대한 연구를 진행하였다. fingertip의 position만을 이용하여 가상의 손 모션을 제어하였으며, 간단한 algebraic computations를 이용하여 이를 실현하였다.

 

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