URF: 안정적인 접촉 인지 조작을 위한 통합 로봇 제어-정책 프레임워크

연구진은 멀티모달 입력으로 가상 목표, 강성, 임피던스-어드미턴스 전환 비율을 함께 예측하는 통합 로봇 조작 프레임워크 URF를 제안했다.

컨트롤러 모드 예측은 측정된 접촉력에서 얻은 라벨로 지도 학습해, 학습된 정책이 실제 제어 방식과 더 잘 맞도록 했다.

박스 뒤집기와 선 누르기 실험에서 URF는 어드미턴스만 사용하는 방식보다 과제 성공률이 높고 힘 급증, 진동, 파손, 안전 정지가 더 적었다.

이 연구는 추종 정확도와 안전한 물리적 상호작용의 균형을 개선해, 접촉이 많은 로봇 작업의 핵심 실패 모드를 해결한다.