Physical AI Notes
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팔과 손 강의

손의 목표 위치와 힘을 관절 토크와 접촉으로 변환하는 부위. 그 과정에서 생기는 오차가 데이터와 시뮬레이터에 미치는 영향까지 다룬다

로봇 부위

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개요

팔을 한 번 뻗는 동안 작동하는 루프들, 감속비가 결정하는 팔의 특성, 파지가 어려운 이유

  1. 정책 출력에서 전류 루프까지: 팔을 한 번 뻗는 동안 작동하는 루프들공개 예정

    정책에서 IK, 서보, 전류 루프로 이어지는 캐스케이드에 FK·IK·감속비·액션 청크를 표시하고, 마지막에 손을 짧게 다룬다.

  2. 감속비가 결정하는 팔의 특성: 역구동성, 반사관성, 백래시공개 예정

    역구동성, 반사관성, 백래시가 충돌 안전성, 텔레옵 조작감, 기록 데이터에 어떤 영향을 주는지 수식 없이 살펴본다.

  3. 파지는 왜 어려운가: 그리퍼, 다지 손, 촉각공개 예정

    파지를 접촉을 만들고 마찰로 유지하는 문제로 바라본다.

기본

FK·자코비안·IK, 관절 처짐과 중력 보상, 평행 그리퍼로 파지하기

  1. 관절각에서 손끝으로, 손끝에서 관절각으로: FK·자코비안·IK공개 예정

    PoE FK, τ=JᵀF, 감쇠 최소제곱 미분 IK와 특이점.

  2. 관절은 명령한 각도에서 멈추지 않는다: 처짐 재현과 중력 보상공개 예정

    e=(τ_g−τ_ff)/kp와 Δx≈L·e를 kp와 페이로드를 바꿔 가며 확인한다.

  3. 평행 그리퍼로 파지하기: 마찰원뿔, 그리퍼 명령, 전류 기반 파지 판정공개 예정

    MuJoCo와 SO-101에서 쥐는 힘과 미끄러짐을 재고, 파지 성공 여부를 판정한다.

심화

전류 루프·감속비·반사관성, 임피던스 제어와 토크 제어, IK를 매 주기 다시 푸는 이유, 액션과 제어기 사이의 규약

  1. 모터에서 관절까지: 전류 루프, 감속비, 반사관성, 열공개 예정

    τ=n·η·K_t·i에서 출발해 반사관성과 I²R 발열까지 다루고, 각각이 시뮬레이터의 어떤 파라미터에 해당하는지 짚는다.

  2. 외력에 순응하는 팔: 임피던스 제어와 토크 제어공개 예정

    작업공간 임피던스, 강성 선택, 감속비가 큰 팔의 한계.

  3. IK를 매 주기 다시 푸는 이유: 여유자유도, 특이점, QP공개 예정

    널스페이스, 제약, 작업 우선순위를 다루고 베이스가 고정된 상체까지 확장한다.

  4. 액션과 제어기 사이의 규약: VLA 출력이 토크가 되기까지공개 예정

    액션 표현 방식, 정규화, 보간, 액션과 상태 사이의 오프셋.

실전

세 가지 측정으로 갭 점검표 작성하기, 실물 팔에 정책 적용하기, 파지 실패 분류와 자동 판정

  1. 내 팔은 저감속형인가 고감속형인가: 세 가지 측정으로 갭 점검표 작성하기공개 예정

    중력에 의한 정상상태 오차, 페이로드에 따른 변화, 역구동 토크를 재서 갭을 어느 층에서 흡수할지 정한다(공개 사양 기반 프리셋만 사용).

  2. 실물 팔에 정책을 적용한 첫 주: 타이밍, 청크 경계, 안전 한계공개 예정

    타임스탬프 로깅, 청크 경계 관찰, 드라이버 한계와 충돌 감지.

  3. 파지가 실패하는 다섯 가지 경우: 실패 분류와 자동 판정공개 예정

    실패를 인식 오프셋, 충돌, 처짐, 미끄러짐, 그리퍼 타이밍으로 나누고, 전류로 자동 판정한다.