10종 이상의 로봇 손 실증 데이터 플랫폼 '올 핸즈 업' 공개

로봇 손이 사람처럼 모든 물건을 자유롭게 잡지 못하고 특정 작업에서 미끄러지거나 실패하는 현장은 흔하다. 리얼월드는 10종 이상의 다관절 로봇 손 운용 데이터를 기반으로 설계 한계와 트레이드오프를 분석한 올 핸즈 업(www.allhandsup.org) 플랫폼을 공개했다.

이 플랫폼은 제조사가 제공하는 스펙시트를 넘어 실제 작동 성능을 확인하는 기준을 제시한다. 평가 지표에는 엄지손가락 가동 범위를 측정하는 Kapandji Scale, 손가락 끝 마디 관절인 Distal Interphalangeal joint의 독립 구동 여부, 로봇 손이 잡을 수 있는 물체의 최소 지름인 최소 파지 가능 직경, 외장 소재 마찰 특성이 포함된다.

실제 조작 능력을 검증하기 위해 덱스벤치(DexBench)라는 자체 벤치마크를 활용해 18종의 실세계 조작 태스크를 분석했다. 데이터는 매 분기 정기적으로 업데이트될 예정이다. 이를 통해 사용자는 목적에 맞는 하드웨어를 선택할 수 있는 객관적인 판단 기준을 확보한다.

역구동성과 악력의 트레이드오프 및 하드웨어 이원화 전략

사람은 손 하나로 무거운 짐을 들거나 섬세한 바늘을 잡는 일을 동시에 수행하지만, 로봇 손은 설계 단계부터 어느 한 쪽을 선택해야 하는 충돌에 직면한다. 로봇 손의 크기를 줄이면 내부 구동 모터가 작아져 물건을 쥐는 힘인 악력이 떨어진다. 힘을 키우기 위해 모터에 맞물린 톱니바퀴 비율인 기어비를 높이면 악력은 강해지지만, 외부 충격에 유연하게 반응하는 특성인 역구동성은 저하된다. 모든 성능을 동시에 만족하는 하드웨어는 아직 존재하지 않는다.

리얼월드는 이러한 구조적 한계를 해결하기 위해 하드웨어를 두 가지 타입으로 나누어 운용하는 전략을 제시한다. 현장 배포용인 Type 1은 산업 환경에 맞춰 경량성과 고내구성을 우선 설계했다. 학습 데이터 수집용인 Type 2는 AI 학습에 필요한 미세 조작과 데이터 확보를 위해 높은 역구동성과 정밀성에 집중했다. 목적에 따라 하드웨어를 이원화해 상호 보완적으로 활용하는 방식이다.

올 핸즈 업은 로봇 기술 표준 포맷인 URDF 기반의 인터랙티브 시각화 기능을 제공한다. 사용자는 별도의 개발 환경 없이 웹 브라우저에서 마우스로 관절을 구동하며 원하는 파지 형태 구현 가능 여부를 확인할 수 있다. 실제 로봇 시뮬레이션과 개발에 즉시 활용 가능한 URDF 데이터도 함께 제공한다.

사용자는 올 핸즈 업의 수치 데이터와 트레이드오프 분석을 통해 작업 목적에 최적화된 로봇 손 모델을 선택할 수 있다.