RAPID: 재구성 가능한 적응형 플랫폼을 활용한 반복 설계

RAPID: Reconfigurable, Adaptive Platform for Iterative Design

로봇 조작 정책 개발은 반복적이고 가설 기반으로 진행됩니다. 연구자들은 실제 데이터를 수집하고 학습하면서 촉각 센서, 그리퍼 형상 및 센서 위치를 테스트합니다. 그러나 사소한 엔드 이펙터 변경이라도 종종 기계적 재조정과 시스템 재통합을 필요로 하여 반복 속도를 늦춥니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 설계된 완전한 스택의 재구성 가능한 플랫폼인 RAPID를 소개합니다. RAPID는 도구 없이 조립 가능한 모듈식 하드웨어 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 휴대용 데이터 수집과 로봇 배포를 통합하고, USB 이벤트를 통해 하드웨어 구성을 실시간으로 인식하는 드라이버 수준의 물리적 마스크(Physical Mask)를 사용하는 소프트웨어 스택을 포함합니다. 이러한 모듈식 하드웨어 아키텍처는 재구성을 몇 초 이내로 단축시키고 체계적인 다중 모드 제거 연구를 실용적으로 만들어, 연구자들이 로봇 시스템을 반복적으로 재가동하지 않고 다양한 그리퍼 및 센서 구성을 실험할 수 있도록 합니다. 물리적 마스크는 센서의 존재 여부를 명시적인 런타임 신호로 노출시켜, 자동 구성 및 센서 연결/분리 이벤트 발생 시 안전한 성능 저하를 가능하게 하여 정책 실행을 지속할 수 있도록 합니다. 시스템 중심적인 실험 결과, RAPID는 기존 워크플로우에 비해 다중 모드 구성의 설정 시간을 두 배 이상 단축시키고, 런타임 센서 연결/분리 이벤트 발생 시에도 정책 실행을 유지하는 것을 보여줍니다. 하드웨어 설계, 드라이버 및 소프트웨어 스택은 https://rapid-kit.github.io/ 에서 오픈 소스로 제공됩니다.

Developing robotic manipulation policies is iterative and hypothesis-driven: researchers test tactile sensing, gripper geometries, and sensor placements through real-world data collection and training. Yet even minor end-effector changes often require mechanical refitting and system re-integration, slowing iteration. We present RAPID, a full-stack reconfigurable platform designed to reduce this friction. RAPID is built around a tool-free, modular hardware architecture that unifies handheld data collection and robot deployment, and a matching software stack that maintains real-time awareness of the underlying hardware configuration through a driver-level Physical Mask derived from USB events. This modular hardware architecture reduces reconfiguration to seconds and makes systematic multi-modal ablation studies practical, allowing researchers to sweep diverse gripper and sensing configurations without repeated system bring-up. The Physical Mask exposes modality presence as an explicit runtime signal, enabling auto-configuration and graceful degradation under sensor hot-plug events, so policies can continue executing when sensors are physically added or removed. System-centric experiments show that RAPID reduces the setup time for multi-modal configurations by two orders of magnitude compared to traditional workflows and preserves policy execution under runtime sensor hot-unplug events. The hardware designs, drivers, and software stack are open-sourced at https://rapid-kit.github.io/ .