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CARA – 로프를 사용하는 고정밀 로봇견

 (aaedmusa.com)
3P by GN⁺ 9일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • CARA는 로프 메커니즘을 활용해 기존 방식과 차별화된 고정밀 로봇견임
  • 초기 위치 보정을 위해 각 관절은 전류 변화를 감지해 물리적 한계를 찾는 호밍 과정을 거침
  • 역기구학(IK), 정기구학(FK), 회전 기구학(RK) 삼종의 수식을 통해 다리 위치와 자세를 정밀하게 제어함
  • 사이클로이드 궤적 기반의 보행 패턴을 사용해 자연스러운 이동과 부드러운 동작을 구현함
  • 트로팅 게이트로 대각선 다리가 동시에 움직이며 진행 방향, 회전 등 다양한 움직임을 지원함

프로그래밍

호밍(Homing) 시퀀스

  • CARA 프로그래밍의 첫 단계는 관절 호밍(자동 위치 보정) 시퀀스 개발임
  • 호밍은 각 관절 모터 샤프트의 절대 위치 인코더만으로 상대적인 관절 위치만을 측정할 수 있음
  • 시작 시 관절을 물리적 한계까지 회전시키고, 전류 증가를 통해 해당 지점 도달을 감지함
  • 물리적 한계 도달 후 관절의 절대 위치 지정이 가능해짐
  • 이 과정은 매번 기동 시 한 번씩 반드시 실행되어야 함

기구학(Kinematics)

  • 본체의 움직임 제어를 위해 역기구학(IK), 정기구학(FK), 회전 기구학(RK) 총 세 가지 수식을 활용함
  • IK 수식: 원하는 X, Y, Z 위치에 다리(발끝 또는 엔드 이펙터)를 놓기 위한 관절 각도를 산출함
  • FK 수식: 현재 관절 각도를 입력받아 발의 X, Y, Z 위치를 계산함
  • 궤적 계획 시, 우선 FK로 현재 위치를 계산하고, 목표점까지 중간 웨이포인트 연산(Arduino RAMP 라이브러리 활용), 각 웨이포인트마다 IK로 관절 각도 산출함
  • RK 수식: 본체의 롤·피치·요우(회전축) 기준 회전에 필요한 발의 위치 계산에 사용함
    • RK로 산출한 발 위치를 토대로 다시 IK로 각도를 구함
    • 자세 제어(포즈컨트롤) 및 안정성 유지 등에 활용, 로봇이 제자리에서 바디 회전 동작을 하거나 균형 잡기에 기여함

보행(Gait)

  • CARA의 보행은 사이클로이드 궤적 기반의 스텝 트래젝토리를 적용해 부드럽고 실감나는 움직임을 실현함
  • 삼각형, 사각형 스텝 궤적도 실험했으나 부드러움, 다리 장애물 회피, 자연스러운 동작 면에서 열위임
  • 주된 보행은 트로팅 게이트(대각선 다리 동시 이동) 로, 동작은 스윙 페이즈(공중 앞으로 이동)와 스탠스 페이즈(땅에서 뒤로 밀기)로 구성됨
  • 보행 중 스윙과 스탠스 페이즈를 대각선 다리쌍끼리 교차 반복하면서 연속적 걸음을 만듦
  • 전·후진 외 다른 방향 보행에서는 트로팅 패턴은 유지하나 다리 스텝 각도만 변경함
  • 회전 시 한 쌍은 외부로, 다른 쌍은 내부로 스텝을 밟아 곡선 또는 제자리 회전 구현이 가능함
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GN⁺ 9일전  [-]
Hacker News 의견
  • 나는 Aaed의 캡스턴 드라이브 영상들을 반복해서 시청했음, 진짜 멋진 작품임, 고속과 고토크, 준수한 순응성에 사실상 백래시 없음, 진짜 엔지니어링 마인드를 보는 게 신기함
    • 나도 최근에 그의 영상을 발견했음, 영상 볼 때마다 만들고 싶은 아이디어가 머릿속에서 샘솟음, 시간이 부족한 게 아쉬움(바로 옆에 브레드보드도 내 관심을 기다리고 있음). 흥미로운 부분은 유튜브 알고리즘임, 내가 먼저 유튜브에서 본 주제가 일주일, 이주 뒤에 Hacker News에 자주 등장함. 이게 알고리즘이 좋다는 신호인지, 아니면 실패인지 헷갈림. 분명히 일부 인기있는 영상을 관심 있는 사람들에게 잘 보여주기는 하지만, 내가 보는 것들이 정말 최고인지, 아니면 우연히 주목받은 소수의 훌륭한 작품인지 궁금함. 가끔 몇 년 된 유익한 채널을 뒤늦게 찾게 됨, 그걸 보면 사실 볼만한 좋은 콘텐츠들이 훨씬 더 많다고 느껴짐, 그냥 운이 없어서 못 본 건지, 아니면 이제서야 운이 좋아서 본 건지, 아니면 알고리즘이 임의로 어떤 임계값 또는 내 관심 특성을 감지해서 추천해준 건지 생각하게 됨
    • 예전에는 우리가 필름(영화) 롤을 스캐닝 장비에 캡스턴으로 돌렸음, 고속이면서도 정확하고 백래시가 없음, 진짜 좋은 기술임. 그래서 고토크 부족이나 마모 때문에 많이 안 쓰는 줄 알았는데, 꼭 그런 건 아닌 듯함
    • Aaed는 내가 가장 좋아하는 크리에이터 중 하나임, 물론 유튜브엔 그보다 더 뛰어난 엔지니어나 전문가, 더 재밌는 사람이 많겠지만, 그는 진짜로 좋은 균형을 보여줌. 테크, 팝사이언스, 인더스트리얼 디자인 채널도 많이 구독하는데, 관심 있으면 추천 리스트도 공유 가능함, 현재 채널 정리 중임
    • 캡스턴 드라이브 관련 영상 중 개에 대한 건 안 봤지만, 기초 설명 영상(High Precision Speed Reducer Using Rope)이 최고였음. 1년째 이 기술을 꿈꾸고 있음, 특히 같은 시기에 da Vinci 로봇 액추에이터(케이블로 고정밀 제어)를 다루는 사람도 있어서 더 인상 깊었음. (Building a DIY Surgical Robot)
  • 지난주에 이 영상을 보고 진짜 입이 딱 벌어졌음, 뛰어난 기술자임과 동시에 해설력도 뛰어남. 테스트 전략을 충분히 설명해서 그의 사고방식과 방법론을 이해할 수 있었음, 불필요하게 늘이지 않고 적절하게 요약해줌, 정말 명작임
  • 지난주에 실제로 Aaed를 만났었음, 프로젝트 파트 프린트하는 중이었는데 (같은 회사에 다님) HN 1위에 오른 게 마치 꿈 같음
  • 프레젠테이션이 정말 훌륭했음, 이 친구를 누군가 빨리 고용해야 한다고 생각함
    https://www.aaedmusa.com/
    • 내 12살 아들에게, 교육과정 마친 후에는 이런 식으로 자기 웹사이트를 꾸미게 영감을 줄 예정임: "CARA (Capstans Are Really Awesome)는 내 최신 사족보행 로봇으로, ZEUS, ARES, TOPS의 후속임. 1년 동안 제작하였으며, 지금까지 만든 사족보행 로봇 중 가장 역동적이고 잘 설계되었음"
    • 이런 재능, 동기, 실행력이 이미 검증된 사람이 평범하게 회사 취업 경로를 가는 건 오히려 안 맞는 길임. 차라리 그의 스타트업을 후원하는 게 훨씬 더 좋은 선택임
    • 프로젝트와 YouTube 활동으로도 충분히 만족할 수도 있음
  • 로보틱스 구현뿐만 아니라 시청자에게 영상으로 전달하는 방식도 대단함. 요즘 인터넷의 영상 퀄리티가 정말 놀랍다고 느낌. 개인 작업장에 사용할 수 있는 도구들이 점점 더 좋아지고 있는데, 이런 변화가 앞으로 더 많이 발견될 것임
  • 예전에 그와 관련된 포스트가 여기 HN에도 있었던 것 같은데, 이렇게 멋진 것들을 직접 만들고 영상으로 가르치는 모습을 보고 다시 감탄했음, 앞으로는 꼭 놓치지 않게 구독함
  • 이건 정말 놀라우며 감탄을 자아내는 작품임
  • Professor of Upstairs Neighboring. https://youtu.be/8s9TjRz01fo?t=1128
  • 왜 이렇게 "정확한" 기어비를 얻기 위해 많은 노력이 필요한지 궁금함, 숫자가 많다고 해서 반드시 "정밀"한 것은 아님. 그리고 이 구조가 마모나 피로에 얼마나 강한지도 궁금함
    • 실제로 그렇게 많은 노력이 든 건 아닐 수도 있음, 3D 프린팅하다 보면 어차피 두세 번씩 다시 뽑게 되는데, 그 과정에서 기어비를 맞추는 게 자연스러움. 그리고 "고정밀" 설계를 내세워서 다른 사람에게 전송기어 설계 조언을 하고 싶으면 기어비 8을 목표로 했다면 대충 7.9~8.2 사이에서 만족할 수 없는 것임
    • 이건 운동학 문제임, 기어가 정밀할수록 모델이 실제와 더 잘 맞음. 그래서 전문가들은 높은 충격을 받는 장면에서 기어나 로프 대신 모터를 직접 관절에 달음. 변형/탄성까지 계산하는 건 현실적으로 불가능. 최소한 내가 최근에 본 로보틱스에서는 그랬음

    • 숫자가 많다고 정밀해지는 건 아님
      사실 소수점이 많아지는 게 precision(정밀도) 정의 자체 아님?

    • 이 영상에서 그 부분이 조금 혼란스러웠음, 아마 사용한 도구의 한계가 있었던 것일지도 모름
  • 이렇게 재미있고 잘 만든 영상을 공유해줘서 고마움, 진짜 즐거운 프로젝트였고, 설명력이 탁월하게 느껴짐, 이런 커뮤니케이션 능력이 진짜 멋져서 나도 더 잘하고 싶음
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