해부학적 구조를 모방해 손재주를 구현한 생체모방 로봇 핸드

한줄 요약

인간 손의 뼈, 인대, 힘줄 등 해부학적 구조가 제공하는 기계적 지능을 분석하고 이를 모방한 생체모방 로봇 핸드를 개발하여, 저차원 제어로도 복잡한 접촉 작업을 수행할 수 있음을 입증했다.

풀어야 하는 문제

기존의 정교한 로봇 핸드는 많은 자유도와 복잡한 능동 제어 알고리즘에 의존한다. 그러나 인간의 손재주는 단순한 능동 제어뿐 아니라, 뼈와 인대, 힘줄의 물리적 구조 자체에 제어의 일부가 내재되어 있다. 이러한 '구조적 지능'을 규명하고 로봇에 효과적으로 이식하는 방법이 필요하다.

접근 방법

인간 손의 해부학적 구조에서 두 가지 형태의 구조적 지능을 도출했다: (1) 손목-손가락 건고정, FDS/FDP 경로, 등쪽 신전건 후드가 저차원 자세 입력을 기본 파지 자세로 변환하는 '구조적 선행 생성', (2) 외재근, 충양근, 골간근이 기본 상태 주변에서 MCP 자세, 원위 안정성, 손끝 힘 경로, 접촉 상태를 조절하는 '근육 매개 변조'. 이를 바탕으로 1:1 근골격 생체모방 핸드 MCR-Bionic Hand를 제작했다. 손목 8개 뼈 2열 구조, 손목 가로 힘줄, 해부학적 굴곡 경로, 수장판과 측부인대 제약, 등쪽 신전건 후드, 내재근 경로를 하나의 몸체에 통합했다.

결과·기여

기능 시연과 기하학적 기계 모델을 통해, 손목 자세가 다관절 사전 형성을 유도하고, 신전건 후드가 PIP 자세를 결합된 DIP 반응으로 매핑하며, 내재근 경로가 파지 후 원위 안정성과 손끝 작용 방향을 조절함을 확인했다. 동전 돌리기, 펜 옮기기, 동전 뒤집기, 큐브 조작 등 접촉이 많은 작업에서 MCR-Bionic Hand가 저차원 상태 생성과 미세 접촉 후 변조를 연결함을 보였다. 이는 해부학적 생체모방이 시각적 유사성이 아닌, 제어의 일부를 수행하는 인간 손 구조의 식별에 가치가 있음을 시사한다.