# AnySkin : 로봇에 터치 센서를 장착하여 초정밀 작업 학습하기

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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-09-21T21:34:17+09:00
- Updated: 2024-09-21T21:34:17+09:00
- Original source: [any-skin.github.io](https://any-skin.github.io)
- Points: 1
- Comments: 1

## Topic Body

### AnySkin: 플러그 앤 플레이 로봇 터치 감지  
  
- **요약**  
  - 촉각 감지는 중요한 감지 방식으로 인정받고 있지만, 시각 및 고유 수용 감각에 비해 사용 빈도가 낮음  
  - AnySkin은 다용성, 교체 가능성, 데이터 재사용성 문제를 해결하여 효과적인 솔루션 개발을 방해하는 주요 과제를 해결함  
  - ReSkin의 단순한 디자인을 기반으로 감지 전자 장치를 감지 인터페이스에서 분리하여 통합을 간소화함  
  - AnySkin은 학습된 조작 정책의 인스턴스 간 일반화를 제공하는 최초의 센서임  
  
- **주요 기여**  
  - 접착제 없이 내구성이 뛰어나고 쉽게 교체 가능한 자기 촉각 센서를 제작하는 간소화된 제작 공정 및 설계 도구 소개  
  - AnySkin 센서를 사용한 미끄럼 감지 및 정책 학습 특성화  
  - AnySkin의 한 인스턴스에서 학습된 모델이 새로운 인스턴스에 일반화되는 것을 시연하고, DIGIT 및 ReSkin과 같은 기존 촉각 솔루션과 비교  
  
- **AnySkin의 특징**  
  - 로봇 터치를 위해 제작된 피부 센서로 조립이 쉽고 다양한 로봇 엔드 이펙터와 호환 가능하며 새로운 피부 인스턴스로 일반화됨  
  - 자화된 철 입자가 있는 감지 표면에서 생성된 자기장 왜곡을 통해 접촉을 감지함  
  - 유연한 표면이 전자 장치와 물리적으로 분리되어 손상 시 쉽게 교체 가능  
  
#### 정책 학습 및 피부 교체 가능성  
  
- **비디오 예시**  
  - 학습된 행동 복제 정책이 피부를 교체해도 세 가지 작업에서 성공적으로 유지됨  
  - 카드 스와이핑  
  - 플러그 삽입  
  - USB 삽입  
  
#### 인스턴스 간 일반화 결과  
  
- **미끄럼 감지**  
  - AnySkin은 잡은 물체의 미끄러짐을 감지할 수 있음  
  - 30개의 일상 물체 데이터를 사용하여 훈련된 LSTM 모델이 92%의 정확도로 미끄럼 이벤트를 예측할 수 있음  
  
- **원시 신호 시각화**  
  - 감지 전자 장치는 세 축에서 자기 플럭스 밀도를 측정하는 다섯 개의 자기계를 포함함  
  - 비디오에서 AnySkin 신호의 원시 시각화를 확인할 수 있음  
  
#### 실험 결과  
  
#### 제작 과정  
  
- **제작 방법**  
  - AnySkin은 Smooth-On DragonSkin 10 Slow와 MQFP-15-7(25μm) 자기 입자를 1:1:2 비율로 혼합하여 위에 표시된 두 부분 몰드에서 경화하여 만듦  
  - 경화된 피부는 펄스 자화기를 사용하여 자화됨  
  - 그리퍼 팁의 설계 파일은 오픈 소스로 제공됨  
  
#### GN⁺의 정리  
  
- AnySkin은 로봇 터치 감지에서 다용성, 교체 가능성, 데이터 재사용성을 해결하는 혁신적인 솔루션임  
- 학습된 정책이 피부 교체 후에도 유지되며, 인스턴스 간 일반화가 가능함  
- 미끄럼 감지와 같은 실용적인 응용 프로그램에서 높은 정확도를 보임  
- 유사한 기능을 가진 다른 제품으로는 DIGIT 및 ReSkin이 있음

## Comments



### Comment 29092

- Author: neo
- Created: 2024-09-21T21:34:17+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41603865) 
- 실리콘 고무에 자성 입자를 주입하고 자화한 후, 자력계를 사용해 자력장의 변화를 감지하여 고무의 변형을 감지하고 표면의 "압력 지점"을 분석할 수 있음
  - 제조 과정에서 일관성이 유지되어 재교정이 필요 없는 교체 가능한 부품이 됨
  - 고급 터치 센서가 맞춤형 손으로 만든 못보다 기계로 자른 나사와 유사해짐

- 이 기술이 매우 인상적임
  - 쓰레기와 재활용품을 분류하는 데 사용할 수 있을지 궁금함
  - 오염물이 묻거나 시간이 지나도 재교정이 가능한지 궁금함
  - 토마토를 씻고 줄기를 제거할 수 있을지 궁금함
  - 이 기술로 트랙패드를 만들고 싶음
  - 해상도가 얼마나 될지 궁금함
  - 해상도를 희생하지 않고 압력, 기울기 등을 제공할 수 있을지 궁금함
  - 피부를 만지는 느낌이 들면 얼마나 이상할지 궁금함

- 3축 자력계 칩이 핵심임
  - 자화 단계에서 자성 입자가 평행하게 정렬됨
  - 가정용 작업장에서 사용할 수 있는 흥미로운 기술임

- 전자 악기에 유용할 것 같음
  - Linnstrument와 같은 악기에 사용될 수 있음
  - 센서가 나란히 있을 때 서로 간섭하는지 궁금함

- Takktile 센서보다 제조가 훨씬 쉬움
  - 강한 층을 칩과 피부 사이에 두면 회로 기판을 손상시키지 않고 높은 힘을 사용할 수 있음
  - 정책 학습 부분이 기술 독립적인지 궁금함
  - 모델이 접촉 위치보다 방향 벡터에 의존하는지 궁금함

- USB 삽입 등의 작업에서 각도 변화나 압력 차이를 감지하는지 궁금함
  - 주요 피부 재료가 성형된 실리콘인지 TPU인지 궁금함

- 자성 입자를 유연한 매체에 평행하게 배치하는 것이 진정한 돌파구임
  - Magnequench 회사가 다른 재료에 입자를 주입할 수 있는지 알고 있을 것 같음
  - 이러한 입자의 가장 일반적인 사용 사례가 무엇인지 궁금함
  - Dragon Skin을 꼭 사용해야 하는지 궁금함
  - 자성 입자를 반고체 매체에 혼합하는 아이디어가 흥미로움
  - 외부 자력을 적용하여 입자가 매체를 변형시킬 수 있는지 궁금함

- "제조 과정" 그래픽이 매우 간단하고 좋음

- 로봇 촉각 연구를 했었음
  - "biotac" 센서를 사용했는데 매우 비싸고 교체가 어려움
  - biotac의 장점은 구매할 수 있다는 것임
  - 학술적으로 개발된 대부분의 것들은 구매할 수 없음
  - 이 센서들이 멋져 보임

- 포장이 좋음
  - 이런 센서는 수십 년 동안 존재했지만, 이번 포장이 좋음
  - 교체 가능한 커버가 큰 장점임
  - "피부" 타입 센서는 여러 번 만들어졌지만, 마모되는 부분에 센서가 포함되어 있어 생산에 적합하지 않았음

- Google 계정이 있어야 주문할 수 있음
  - Meta가 자금을 지원했음