손이 느낀 힘이, 로봇의 지능이 된다

Platform

Learned by Feel

접촉 스킬은 사람이 힘을 느끼며 손을 고쳐 쓴 수천 번의 순간에 담긴다. 드림캐쳐는 그 순간을 로봇의 동작과 같은 시각축에 기록한다.

실제 취득 셀 사진

01

양방향 원격교시 취득 셀

3REC. CHANNELS액션 · kinesthetic · tactile

로봇 손끝이 받는 힘이 작업자의 손으로 실시간으로 되돌아온다. 하나의 시연에서 로봇 액션, 손목의 힘, 손끝의 촉각이 같은 시각축에 기록된다.

라이브 데모 가능

02

접촉 데이터셋

4TACTILE CHANNELS미끄러짐 · 진동 · 압력 · 힘방향

손끝 촉각을 네 개의 물리 채널로 변환해 정돈한다. 설계 기준은 접촉 종류, 재질, 그리고 케이블과 필름 같은 변형물의 다양성이다.

구축 중

03

접촉지능 파운데이션 모델

CONTACT LAYER공개 백본 위에 접촉 층을 학습

공개 백본 위에 접촉 층을 학습한다. 드림셋이 쌓은 힘과 촉각을 로봇의 동작 정책으로 옮기는 것이 목표다.

개발 예정

표기된 숫자는 구성 요소의 개수이며 성능 수치가 아니다. 양방향 원격교시로 접촉 데이터를 취득하는 셀은 2026년 8월 당사 조사 기준, 상용 공급 사례 미확인.

Evidence

지금의 로봇 교시는 영상과 위치를 기록하고, 힘은 버린다. 접촉 작업에 필요한 정보가 빠져 있다.

The Loop

위치는 로봇으로 나가고, 힘은 손으로 돌아온다. 그 힘을 느낀 손이 다음 동작을 고친다.

실제 취득 셀 영상

01 / 04

위치는 로봇으로 나가고, 힘은 손으로 돌아온다.

+64.7%힘 피드백 원격조작의 작업 완료율 향상외부 연구FACTR, RSS 2025, arXiv 2502.17432

이론적 기반
2002TDPA 첫 발표.Hannaford & Ryu, IEEE ICRA 2002 · 저널판 IEEE T-RA 2004
2015국제우주정거장의 우주비행사가 지상 로봇을 힘 반향으로 원격조작한 KONTUR-2 실험. TDPA 기반 안정화, 왕복 지연 20~30 ms.Artigas et al., ICRA 2016