로봇이 달걀을 깨지 않고 집으려면 얼마나 세게 쥐고 있는지, 물체가 미끄러지고 있는지를 알아야 합니다. 이 감각은 크게 두 종류의 센서가 맡습니다. 손목이나 관절에서 전체 힘을 재는 6축 힘·토크 센서와, 손끝에서 접촉을 읽는 촉각 센서입니다. 이 글은 두 센서의 측정 원리를 공개 자료로 확인하고, 신호 크기를 직접 계산해 보며 용도별 선택 기준을 정리합니다.
두 층의 힘 감각: 합력과 접촉
| 구분 | 무엇을 재나 | 주로 붙는 곳 | 대표 용도 |
|---|---|---|---|
| 6축 힘·토크(F/T) 센서 | 3축 힘과 3축 모멘트(합력) | 손목, 발목, 관절 | 조립·연마의 힘 제어, 접촉 감지, 보행 시 지면 반력 |
| 촉각 센서 | 접촉 위치, 접촉 모양, 압력 분포, 미끄러짐 | 손끝, 손바닥, 피부 | 섬세한 파지, 손 안 조작, 미끄러짐 방지 |
ATI의 설명처럼 다축 F/T 센서는 힘과 토크의 여섯 성분을 모두 측정하는 장치이며, 제품 시험, 로봇 조립, 연삭·연마, 수술 로봇과 햅틱 연구에 쓰입니다. 반면 손끝에서 물체가 어느 지점에 닿았는지, 접촉면이 조금씩 밀려나고 있는지는 합력만으로는 알 수 없어 촉각 센서가 필요합니다.
6축 F/T 센서의 원리: 스트레인 게이지와 브리지 회로
많은 F/T 센서는 힘을 받으면 조금 휘는 금속 구조체에 스트레인 게이지를 붙여 만듭니다. 스트레인 게이지는 늘어나면 가늘고 길어져 저항이 커지고, 압축되면 반대로 작아집니다. 저항 변화율을 변형률로 나눈 값을 게이지율이라고 하며, 흔한 금속 박막 게이지는 2를 조금 넘는 수준입니다. 반도체 게이지는 게이지율이 더 크지만 비싸고 온도에 민감하며 깨지기 쉽습니다.
저항 변화는 아주 작아서 휘트스톤 브리지 회로로 읽습니다. 게이지 하나를 쓰는 브리지의 출력은 근사적으로 다음과 같습니다.
여기서 는 여기 전압, 는 게이지율, 은 변형률입니다. 실제 신호 크기를 계산해 보면 왜 정밀 증폭이 필요한지 알 수 있습니다.
def bridge_output_mv(excitation_v, gauge_factor, strain):
return excitation_v * gauge_factor * strain / 4 * 1000 # mV
# 5V 여기, 게이지율 2, 변형률 500 마이크로스트레인 (가정값)
print(bridge_output_mv(5.0, 2.0, 500e-6)) # 2.5 mV
출력이 수 밀리볼트에 불과하므로 F/T 센서에는 증폭기와 아날로그-디지털 변환기, 그리고 여러 게이지의 신호를 6성분으로 바꾸는 보정 행렬이 함께 들어갑니다. 온도가 바뀌면 영점이 움직이므로 작업 전 영점 보정과 온도 보상이 필요합니다.
카메라 기반 촉각 센서: 막이 눌린 모양을 사진으로 읽는다
손끝 촉각 센서에는 압력에 따라 저항이나 정전용량이 바뀌는 배열형도 있지만, 최근 연구에서 많이 쓰이는 것은 카메라 기반 방식입니다. 부드러운 탄성체 막 안쪽을 조명하고 카메라로 찍으면, 물체가 눌린 자국과 그 변화가 이미지로 나타납니다. 이 이미지로 접촉 모양, 압력 분포, 미끄러짐을 추정합니다.
GelSlim은 GelSight 계열 기술을 바탕으로 조명에서 카메라까지의 광 경로를 다시 설계해 손가락 크기로 줄인 센서입니다. 저자들은 더 질긴 젤 재료, 직물 표면, 단단한 몸체, 보정 절차로 내구성을 높였고, 3,000회 이상의 파지 실험에서 신호 품질 지표를 추적해 내구성을 평가했다고 보고합니다. 접촉면이 반복 마찰로 닳는 문제는 카메라 기반 센서를 실제 작업에 쓸 때 가장 먼저 부딪히는 한계입니다.
DIGIT은 같은 계열 센서를 저가·소형으로 만드는 데 초점을 맞췄습니다. 논문은 DIGIT 데이터로 학습한 신경망 제어기로 다지 로봇 손이 유리구슬을 손 안에서 조작하는 실험을 보였습니다. 촉각 출력이 이미지이기 때문에 시각 모델과 같은 방식으로 학습 파이프라인에 넣기 쉽다는 점이 장점입니다.
제품에서는 어떻게 쓰이나
휴머노이드 제품도 손끝 감각을 차별점으로 내세웁니다. Figure 03 발표는 손끝 센서가 3g 수준의 힘까지 감지하고, 손바닥 카메라로 주 카메라가 가려져도 가까운 물체를 볼 수 있다고 밝혔습니다. 다른 플랫폼의 센서 구성은 휴머노이드 플랫폼 비교에서 정리했습니다.
신호가 제어로 이어지는 방식
센서 신호는 그 자체보다 제어기나 학습 모델이 어떻게 쓰느냐가 중요합니다. 손목 F/T 센서는 보통 힘 제어 루프에 들어가, 목표 힘보다 세게 누르면 팔을 물리고 약하게 누르면 더 미는 식으로 접촉력을 일정하게 유지합니다. 조립에서 부품이 구멍에 걸렸을 때 옆으로 생기는 힘을 감지해 위치를 고치는 것도 같은 원리입니다.
촉각 센서 신호는 미끄러짐 감지에 많이 쓰입니다. 접촉 자국이 조금씩 한쪽으로 밀리기 시작하면 쥐는 힘을 늘리는 식입니다. 최근에는 촉각 이미지를 카메라 영상과 함께 학습 모델의 입력으로 넣는 연구도 늘고 있습니다. 시각만으로는 보이지 않는 접촉 상태를 모델이 직접 보게 되므로, 손 안에서 물체를 돌리거나 투명한 물체를 다루는 과제에 유리합니다. 이런 모델이 행동을 생성하는 방식은 디퓨전 정책 작동 원리에서 이어서 볼 수 있습니다.
보행 로봇에서는 발목 F/T 센서가 지면 반력을 재서 발이 언제 땅에 닿았는지, 무게 중심이 어디로 쏠렸는지를 판단하는 데 쓰입니다. 전신 균형 제어와의 관계는 이족보행과 전신 제어에서 다룹니다.
보정과 유지보수
F/T 센서는 작업 전에 부하가 없는 상태에서 영점을 다시 잡아야 합니다. 온도 변화와 장착 응력이 기준값을 움직이기 때문입니다. 센서에 달린 공구를 바꿨다면 공구 무게와 무게 중심도 다시 입력해야 제어기가 중력을 접촉으로 착각하지 않습니다. 카메라 기반 촉각 센서는 탄성체 표면을 정해진 주기로 점검·교체하고, 교체 후에는 조명과 대비를 다시 보정해야 합니다.
용도별 선택 기준
- 조립·연마처럼 일정한 힘을 유지해야 하는 작업: 손목 6축 F/T 센서로 합력을 제어한다.
- 깨지기 쉬운 물체를 집거나 미끄러짐을 막아야 하는 작업: 손끝 촉각 센서로 접촉 변화를 감지한다.
- 보행 로봇의 지면 접촉 판단: 발목 F/T 센서나 관절 전류 기반 추정을 함께 검토한다.
- 센서 선정 전에 확인할 값: 최대 측정 범위, 과부하 한계, 신호 주기, 영점 드리프트, 접촉면 교체 주기.
센서는 정확해도 제어 루프가 느리면 소용이 없습니다. 센서 신호를 읽는 주기가 힘 제어 루프 주기보다 충분히 빠른지, 신호 지연이 얼마인지도 함께 확인해야 합니다.