강화학습을 이용한 OpenArmX 양팔 로봇의 블록 정렬 및 조립 제어

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확장요약문

최근 제조 및 서비스 로봇 분야에서 물체 이동, 정렬 및 조립과 같은 복잡한 작업을 수행하기 위해 양팔 로봇의 활용이 늘어나고 있다. 양팔 로봇은 두 개의 로봇팔을 동시에 활용할 수 있어 다양한 작업에 적용이 가능하지만, 조립 과정에서는 두 팔과 물체의 위치 및 자세를 동시에 고려해야 하므로 정밀한 제어가 요구된다. 특히 물체의 초기 위치나 자세가 변하는 경우에는 미리 계산된 궤적이나 역기구학 기반 제어만으로 다양한 상황에 대해 유연하게 대응하기가 어렵다. 이에 따라 환경 변화에 대응하면서 작업을 수행할 수 있는 강화학습 기반 로봇 제어 기술에 대한 연구가 요구되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 OpenArmX 양팔 로봇을 대상으로 두 개의 블록을 정렬하고 조립하는 강화학습 기반 제어 방법을 연구한다. 이를 위해 NVIDIA Isaac Sim 및 Isaac Lab을 활용하여 OpenArmX와 조립 대상 블록으로 구성된 물리 기반 시뮬레이션 환경을 구축하고, 양팔이 각각 블록을 파지한 상태에서 두 블록의 상대 위치와 자세를 목표 상태에 맞게 정렬한 수 조립하도록 학습 환경을 구성한다. 또한 다양한 초기 위치와 자세에서도 작업을 수행할 수 있도록 초기 조건을 변화시켜 학습을 진행한다. 학습 과정에서는 블록 사이의 위치 오차와 자세 오차, 조립 목표점까지의 거리 등을 상태 및 보상 설계에 반영하고, 불필요한 움직임을 줄이는 동시에 안정적인 정렬과 조립 동작을 유도하도록 보상 함수를 구성한다. 이를 바탕으로 양팔의 동작을 최적화하여 블록의 정렬 및 조립 과정을 학습하도록 한다. 최종적으로 다양한 초기 조건에서 블록의 정렬 정확도와 조립 성공률을 평가하여 양팔 로봇의 조립 제어 적용 가능성을 검증하고자 한다.