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#HX5-D20

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FOX ^.ᆽ.^= ∫ / Pexels
ROS Discourse

HX Friends – 오픈소스 손 & 그리퍼

ROBOTIS가 DYNAMIXEL 액추에이터와 모듈형 관절 구조를 기반으로 한 오픈소스 로봇 손·그리퍼 레퍼런스 라인업 'HX Friends'를 공개했다. HX Friends는 단일 손가락 모듈부터 그리퍼, 다지(多指) 손까지 다섯 가지 모델로 구성되며, 연구 주제나 작업 환경에 맞게 자유도와 손가락 구성을 단계적으로 비교·수정할 수 있도록 설계됐다. 기본 모듈인 HX1-D03(핑거)은 XM335 액추에이터 3개와 손끝 촉각 센서 1개로 구성된 3자유도(DOF) 단일 손가락으로, 관절 적층·파지·웨이브 동작 테스트에 사용된다. HX2-D01(그리퍼)은 XM430 액추에이터 1개를 사용하는 1자유도 2지(二指) 그리퍼로 소개된다.

큐레이터원문이 중간에 잘려 HX2-D01 이후 세 모델의 사양은 확인할 수 없으므로, 전체 라인업은 원문에서 직접 확인이 필요하다.

Brecht Corbeel / Unsplash
ROS Discourse

AI Worker 촉각 모방 학습으로 로봇에 촉각 감지 훈련하기

AI Worker 로봇에 장착된 이중 HX5-D20 손(각 20자유도, 총 54자유도 행동 공간)으로 중첩 종이컵 분리·적층 작업을 수행하며 세 가지 정책 모델을 비교했다. 각 손끝에 촉각 압력 배열 센서가 내장된 HX5-D20의 특성을 활용해, RGB 카메라와 관절 상태만 사용하는 기준 ACT(행동 청크 변환기), MLP로 손끝 압력 배열을 처리해 입력 토큰으로 추가한 Tactile ACT, 그리고 ViTacFormer를 동일 과제에서 평가했다. 기준 ACT는 접촉력 조절에 실패해 성공률 0%를 기록했으며, Tactile ACT는 파지 안정성을 높여 10%를 달성했으나 두 컵을 동시에 집어 올리는 문제가 남았다. ViTacFormer는 40% 성공률을 기록해, 촉각 정보의 처리 방식이 조작 결과에 큰 차이를 만든다는 점을 보였다.

큐레이터세 모델의 성공률(0%→10%→40%)은 연구팀 자체 실험 결과이며 독립 검증은 이루어지지 않았다. 본문이 ViTacFormer 설명 직전에 잘려 있어 아키텍처의 구체적인 차이는 이 발췌본만으로는 확인할 수 없다.