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본 연구는 Sim-to-real 간극을 극복하기 위해 물리 기반의 압력 중심(CoP) 촉각 표현을 제안합니다. 미분 가능한 역학 기반의 센서 보정 체계를 통해 고밀도 접촉 정보를 보존하며, 시각 정보가 없는 환경에서도 뛰어난 조작 성능을 입증했습니다.
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원문 바로가기접촉이 빈번한 조작 (Contact-rich manipulation)에서 주요한 병목 현상은 실제 세계의 데이터를 수집하는 데 따르는 어려움입니다. Sim-to-real 강화학습 (Reinforcement Learning, RL)은 확장 가능한 대안을 제공하지만, 시뮬레이션과 실제 사이의 간극 (Sim-to-real gap)으로 인해 촉각 (Touch)과 같이 정보 밀도가 높은 양식 (Modalities)을 효과적으로 사용하는 것이 방해받습니다. 기존의 Sim-to-real 방법들은 촉각 데이터를 거친 저차원 특징 (Low-dimensional features)으로 단순화함으로써 이 간극을 완화하려 시도하지만, 이는 복잡한 조작에 필요한 풍부함을 희생하게 됩니다. 본 연구에서는 물리적 원리에 기반하여 밀도 높은 접촉 정보를 보존하면서도 Sim-to-real 전이를 위한 강건성 (Robustness)을 유지하는 효과적인 촉각 표현인 압력 중심 (Center-of-Pressure, CoP)을 소개합니다. 이 표현을 지원하기 위해, 우리는 미분 가능한 역학 (Differentiable dynamics)에 기반한 센서 보정 (Calibration) 체계를 제안하며, 이를 통해 정답 (Ground-truth) 힘 측정값 없이도 택셀 (Taxel)의 방향을 추정할 수 있습니다. 우리는 두 가지 시각 정보가 없는 (Blind) 도전적인 접촉 중심 조작 작업인 페그 인 홀 삽입 (Peg-in-hole insertion)과 공 균형 잡기 (Ball balancing)에서 CoP를 평가합니다. 두 작업 모두에서 CoP를 조건으로 하는 정책 (Policies)은 다지형 손 (Multi-fingered hand)에서 제로샷 Sim-to-real 전이를 달성하였으며, 거친 이진 접촉 (Coarse binary-contact) 및 원시 택셀 (Raw-taxel) 베이스라인 모델보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 학습된 정책 상태 (Policy states)에 대한 분석은 CoP를 조건으로 하는 정책이 제어의 창발적 부산물로서 물체의 질량 (Mass)과 같은 작업 관련 물리적 특성을 인코딩한다는 점을 시사합니다.