인간의 손에 가까운 다관절 구조와 섬세한 파지 능력을 구현해야 하는 하드웨어 분야는 로봇 공학에서도 난도가 높다. 최근 하드웨어 자체의 완성도뿐만 아니라 인공지능(AI) 기반 강화학습이나 시뮬레이션 환경과의 매끄러운 연동이 로봇 조작 연구의 성패를 가르는 핵심 변수로 떠오르고 있다.
국내 로봇 스타트업 테솔로의 다관절 로봇핸드가 미국 주요 연구 대학의 첨단 로봇학습 프로젝트에 도입되며 북미 기술 생태계에서 입지를 넓히고 있다.
테솔로는 자사의 20자유도 로봇핸드 'DG-5F-M'이 미국 스탠퍼드대학교의 첨단 로봇학습 연구 플랫폼으로 도입됐다고 29일 밝혔다. 이와 함께 류우석 최고기술책임자(CTO)가 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 초청 세미나에 연사로 참가해 해당 로봇핸드를 활용한 AI 제어 기술 연구 성과를 공유했다.
스탠퍼드대 연구진에 공급된 DG-5F-M은 사람 손과 유사한 5손가락 다관절 구조를 가진 그리퍼다. 총 20개의 자유도를 확보해 복잡한 형태의 물체 조작과 정밀 파지, 로봇 학습 알고리즘의 실증 실험 등에 쓰인다.
실제 스탠퍼드 연구팀은 이 로봇핸드를 'HandelBot', 'DexDrummer' 등 정교한 조작과 빠른 반응 속도가 요구되는 첨단 연구 프로젝트에 투입해 활용 중인 것으로 나타났다.
로봇 조작 학습 분야에서는 단순한 하드웨어 스펙 이상으로 실제 물리 환경에서 수만 번 이상 반복되는 파지 동작을 견뎌내는 내구성과 데이터 오차를 최소화하는 정밀도가 필수적이다. 연구용 로봇 시장에서 스탠퍼드나 MIT 같은 세계 최고 수준의 공학 연구실이 어떤 하드웨어를 플랫폼으로 채택했는지가 기술 신뢰도를 판단하는 주요 지표로 작용하는 이유다.
테솔로 측은 "최근 로봇 조작 학습 및 파지 연구 분야에서 말단장치(End-effector)의 성능과 반복 실험 시의 안정성이 매우 중요해지는 추세"라며 "북미 최고 수준의 연구 기관에서 실제 프로젝트 플랫폼으로 채택된 점은 당사 기술력이 세계 연구 현장에서 검증받았음을 의미한다"고 밝혔다.
이와 함께 열린 MIT 초청 세미나에서 류우석 CTO는 DG-5F-M의 유연한 제어 능력과 AI 기반 알고리즘 접목 가능성을 중점 설명했다. 해외 유수 연구진과의 학술적 교류를 다지는 한편, 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 기술 협력 가능성을 타진했다.
테솔로는 이번 스탠퍼드 연구 채택 사례와 MIT 세미나 발표를 발판 삼아 해외 연구기관은 물론 산업용 로봇 조작 시장으로 로봇핸드와 AI 제어 기술 적용 범위를 확장해 나갈 계획이다.
