eFlesh : 3D 프린터로 만드는 맞춤형 촉각 센서 기술

 

최근 몇 년 사이, 로봇이 인간의 일상에 점점 더 깊이 들어오고 있습니다. 특히 가정이나 사무실처럼 구조화되지 않은 환경에서는, 로봇이 물체를 안전하게 다루기 위해서는 섬세한 촉각 정보가 필요합니다. 예를 들어, 컵을 들거나 전선 코드를 꼽는 작업은 단순히 눈으로만 보고는 부족하며, 손끝의 촉각이 매우 중요한 역할을 합니다. 하지만 지금까지는 이런 촉각 기능을 로봇에 쉽게 부여하는 방법이 없었습니다.

 

일반적으로 사용되는 촉각 센서는 비싸고, 제작하기 복잡하며, 특정한 기기에만 맞도록 설계되어 있어 다른 로봇에는 적용하기 어렵습니다. 이에 따라 연구자들은 센서 없이 조작하는 방법이나, 특정 센서에만 의존하는 방식을 선택해 왔지만, 이는 한계가 분명합니다. 특히 딥러닝 기반 인공지능이 영상과 언어 처리에서 큰 성과를 내고 있는 것과 달리, 촉각 데이터는 센서마다 다르기 때문에 대규모 학습이나 범용 모델 개발이 어렵습니다.

 

이러한 배경 속에서 등장한 것이 바로 'eFlesh'입니다. eFlesh는 저렴하면서도 쉽게 제작할 수 있고, 사용 목적에 따라 자유롭게 모양을 바꿀 수 있는 촉각 센서입니다. 3D 프린터, 저가 자석, 간단한 회로판만 있으면 누구나 제작할 수 있으며, 센서의 구조와 감도를 직접 조절할 수 있어 다양한 로봇에 맞게 사용할 수 있습니다.

 

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촉각 센서 기술이란?

촉각 센서 기술은 로봇이나 기계가 외부의 접촉, 힘, 압력, 마찰 등을 감지할 수 있게 해주는 기술입니다. 주로 다음과 같은 방식으로 구현됩니다.

• 저항 기반 센서(Resistive/Piezoresistive) : 압력을 받으면 저항이 변하는 성질을 이용합니다. 저렴하고 유연하지만, 내구성이 낮고 복잡한 배선이 필요합니다.
• 정전용량 센서(Capacitive) : 두 전극 사이의 거리가 변하면서 정전용량이 바뀌는 원리를 이용합니다. 민감도는 높지만 구조가 약하고 제작이 복잡합니다.
• 광학 센서(Optical) : 젤 같은 재질이 변형될 때 빛의 경로가 바뀌는 것을 카메라로 감지합니다. 정밀도는 높지만 크기가 크고 모양 제한이 있습니다.
• 자기장 기반 센서(Magnetic) : 자석의 위치 변화에 따라 자기장이 달라지는 것을 감지하는 방식입니다. 유연하게 설계 가능하며 내구성도 뛰어납니다.

최근에는 위 기술들을 조합하거나, 3D 프린팅, 머신러닝을 접목한 저비용·고성능·맞춤형 센서들이 주목받고 있습니다.

 

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eFlesh

1) 기존 방식의 문제점

 

기존 촉각 센서는 다음과 같은 문제점을 가지고 있었습니다.

• 고비용 및 복잡한 제작 과정 : 자석을 활용한 센서나 광학 기반 센서는 부품이 비싸고, 조립이 어려우며, 소형화도 어렵습니다.
• 형태 제약 : 대부분의 센서는 특정한 형태로만 제작되어 다양한 로봇의 표면에 적용하기 어렵습니다.
• 센서 간 일관성 부족 : 동일한 센서를 여러 개 만들어도 센서 간 반응이 달라서, 데이터를 공유하거나 일관된 학습이 어려웠습니다.

2) 접근 방식

 

eFlesh는 다음의 간단한 부품만으로 제작 가능하다고 합니다. 이 부분은 정말 획기적이죠!

• 개인용 3D 프린터
• 저가의 자석 (대략 개당 $5 이하)
• 원하는 형상을 설계한 CAD 파일 
• 자석의 변화를 감지하는 센서 회로판 (자기장 측정기) -> ESP32 등을 이용해 제작 가능

기본 아이디어는, 일정한 패턴으로 반복되는 ‘마이크로 구조(cell)’를 가진 센서를 만들어, 여기에 자석을 삽입하고, 자석의 움직임을 감지하여 힘의 세기와 방향을 측정하는 것입니다. 이러한 구조 덕분에, 센서의 모양과 반응 특성을 자유롭게 조절할 수 있습니다.

 

 

3) eFlesh란?

 

eFlesh는 3D 프린터, 자석(5달러 미만), 간단한 자력 측정 회로만 있으면 만들 수 있는 저비용, 맞춤형 자기 촉각 센서입니다. 즉, 마치 로봇 손에 붙이는 '촉감 필름'처럼, 다양한 형태로 만들어 붙이기 쉬운 맞춤형 감각 기관인 셈입니다. 

그림 : 개발된 촉각센서를 이용한 시연 (두 손가락 터치)

 

그림 : eFlesh 제작 및 구조 개요

 

 

4) 세부 적용 기술

 

1️⃣ 마이크로 구조 디자인 (Cut-cell Microstructure)
센서는 정육면체 형태의 미세 구조로 구성되어 있으며, 각 구조의 크기나 연결된 빔의 굵기를 바꾸면 센서의 강도와 반응 속도를 조절할 수 있습니다. 예를 들어, 더 부드러운 센서를 원할 경우 얇고 큰 구조를 사용하면 됩니다.

 

2️⃣ 자석 삽입 방식
프린트 중간에 일시 정지한 뒤, 센서 내부에 자석을 삽입하고 다시 프린트를 재개하면 자석이 구조 안에 고정됩니다. 이 자석들이 움직이면서 자기장을 변화시키고, 이를 감지해 접촉 지점이나 힘의 방향을 측정합니다.

 

3️⃣ 접촉 위치 및 힘 예측 (Contact Localization & Force Estimation)

• 위치 예측 오차: 0.5mm 수준
• 수직 힘 예측 오차: 0.27N
• 수평(전단) 힘 예측 오차: 0.12N

4️⃣ 미끄러짐 감지 (Slip Detection)
간단한 선형 모델만으로도 물체가 손에서 미끄러지는 시점을 95% 정확도로 감지할 수 있습니다.

 

5️⃣ 시각+촉각 기반 제어 학습 (Visuotactile Policy Learning)
eFlesh를 이용한 로봇은 단순한 시각만 사용하는 경우보다 평균 40% 더 높은 성공률(최대 91%)로 USB 삽입, 카드 긁기 등 정밀 작업을 수행할 수 있습니다.

그림 : 시각-촉각 기반 조작 학습 작업 예시 (좌)와 학습에 사용된 모델 구조(우)

 

 

6️⃣ 자기 간섭 최소화 기술
자석의 극성을 교차로 배치하면, 외부 자기장 간섭이나 센서 간 간섭을 거의 제거할 수 있습니다.

 

7️⃣ 센서 일관성
같은 방식으로 만든 센서들 간의 반응 차이가 거의 없어서, 데이터를 공유하거나 재사용하기에 유리합니다.

 

 

5) 제약사항

 

강한 자기장을 발생시키는 기기 근처에서는 여전히 오차가 생길 수 있기 때문에 대형 공장이나 전력 장비가 많은 곳에서는 추가적인 차폐 기술이 필요합니다.

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6) eFlesh의 차별화된 특징

 

eFlesh는 다양한 부분에서 차별화 포인트를 가지고 있습니다. 

• 완전 맞춤형 제작 (Customizable & Flexible) 지원
• 저비용 DIY 제작 (Low-cost & Accessible) : 3D 프린터, 자석, 자력센서로 제작 가능
• 복잡한 기판이나 고가 센서 없이 누구나 만들 수 있는 오픈소스 기반 (MIT 라이선스)
• 높은 성능 (High Sensitivity & Accuracy)
• 설계 자동화 도구 제공 (Design Automation Tool)
• 비전·촉각 통합 정책 연동 가능

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eFlesh는 복잡하고 비싼 기존 촉각 센서의 문제를 해결하면서, 누구나 쉽게 만들 수 있는 새로운 촉각 센서 기술을 제시합니다. 특히 모양과 감도를 자유롭게 조절할 수 있어, 다양한 로봇 형태에 쉽게 적용할 수 있고, 정밀한 작업도 가능하게 해 줍니다.

 

기능적인 부분도 획기적이지만 무엇보다도 놀라운 부분은,  이 기술을 MIT 라이선스의 오픈소스로 공개했고, 제작 자체도 3D 프린터로 개인이 직접 만들어서 사용할 수 있도록 했다는 점입니다. 저는 연구진들의 '하해와 같은 넓은 마음'에 감동 받지 않을 수 없었습니다. 마치 초기 테슬라가 전기차 특허를 공개해 누구나 사용할 수 있도록 했던 때에 느꼈던 것과 유사한 느낌입니다. 🤗

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참고자료

 

• 사이트) eFlesh 공식 웹 사이트 (링크)
• 논문) eFlesh: Highly customizable Magnetic Touch Sensing using Cut-Cell Microstructures (링크)
• 코드) eFlesh GitHub 오픈소스 저장소 (링크)

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Q&A

 

Q. eFlesh 센서는 누구나 만들 수 있나요?

네, 일반적인 3D 프린터와 저가 자석, 간단한 회로만 있으면 제작이 가능합니다.

 

Q. 촉각 정보는 어떤 방식으로 측정되나요?

자석이 움직이면서 생기는 자기장의 변화를 감지하여, 접촉 위치나 힘의 크기를 예측합니다.

 

Q. 기존 센서와 비교했을 때 가장 큰 장점은 무엇인가요?

제작이 쉽고 저렴하며, 모양과 감도를 자유롭게 조절할 수 있다는 점입니다. 또한 센서 간 반응이 일관되어 학습 데이터로 활용하기 좋습니다.

 

Q. 최신의 기존 센서는 어떤 것이 있었나요? 🤔

 

2023년 12월에 공개된 테슬라 휴머노이드인 Optimus Gen 2 관련 영상에서도 촉각 센서를 볼 수 있습니다. 기술의 공개 당시 대단한 반향이 있었죠. 단순히 동작을 잘하는 로봇이 아니라 실제 사람처럼 행동할 수 있는 로봇으로 점점 더 진화해 나가고 있는 모습 때문이었습니다. 

그림 : Optimus Gen2 공개 당시 촉각 센서 관련 영상