[공정 개요]
KAIST 공학대학 융복합연구센터에 양팔 협동로봇 Ufactory xArm7 2대, 휴머노이드 로봇핸드 Inspire Hand RH56DFX 2대, 모션캡쳐 글러브 Manus MetaGlove Pro로 구성된 텔레오퍼레이션(원격조작) 연구 환경을 구축한 사례입니다. 연구자의 손동작을 그대로 모방해 재봉틀 작업과 같은 단순 반복 공정의 로봇 자동화 데이터를 수집하고, 모방학습·강화학습 기반 피지컬 AI 연구에 바로 활용할 수 있도록 설계되었습니다.
[프로젝트 배경 및 목적]
최근 로봇·AI 연구 분야는 사람의 정밀 동작을 그대로 데이터화해 로봇에 옮기는 모방학습(Imitation Learning) 기반 텔레오퍼레이션 연구의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 휴머노이드와 피지컬 AI(Physical AI) 시대로의 전환이 본격화되면서, 사람의 손기술과 양팔 협응 동작을 어떻게 학습 데이터로 확보할 것인가가 핵심 과제로 부상했기 때문입니다. 그러나 연구기관이 직접 텔레오퍼레이션 환경을 구축하려 할 경우, 모션캡쳐 글러브·양팔 협동로봇·휴머노이드 로봇핸드 등 서로 다른 제조사의 디바이스를 개별 선정하고, 좌표계 변환 미들웨어와 SDK 연동까지 각각 진행해야 하는 구조적 어려움이 존재했습니다.
KAIST 공학대학 융복합연구센터는 이러한 문제를 해결하고, 도입 직후부터 모방학습·강화학습 연구에 곧바로 착수할 수 있는 통합 환경을 필요로 하셨습니다. 단순한 로봇 단품 공급이 아니라, 모션캡쳐부터 양팔 로봇 제어, 휴머노이드 로봇핸드 동작까지 하나의 파이프라인으로 동작하는 올인원 텔레오퍼레이션 연구 플랫폼을 빠르게 구축하는 것이 본 프로젝트의 핵심 목적이었습니다.
구성요소
| 로봇 | 1. Ufactory xArm7 양팔 협동로봇 (2대)
2. Inspire Hand RH56DFX (좌·우 각 1대)
3. Manus MetaGlove Pro (1세트)
|
|---|
작업순서
| STEP 1. | 작업자가 Manus MetaGlove Pro와 VR 트래커를 착용합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 로봇으로 구현하고자 하는 동작(예: 재봉틀 조작)을 사람이 직접 수행합니다. |
| STEP 3. | 미들웨어(PC)에서 트래커·글러브의 좌표 데이터를 협동로봇과 로봇핸드의 좌표계로 실시간 변환합니다. |
| STEP 4. | xArm7 양팔과 Inspire Hand가 작업자의 동작을 그대로 모방해 재현합니다. |
| STEP 5. | 수집된 동작 데이터는 모방학습·강화학습 모델의 학습 데이터로 활용됩니다. |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.
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[공정 개요]
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[프로젝트 배경 및 목적]
최근 로봇·AI 연구 분야는 사람의 정밀 동작을 그대로 데이터화해 로봇에 옮기는 모방학습(Imitation Learning) 기반 텔레오퍼레이션 연구의 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 휴머노이드와 피지컬 AI(Physical AI) 시대로의 전환이 본격화되면서, 사람의 손기술과 양팔 협응 동작을 어떻게 학습 데이터로 확보할 것인가가 핵심 과제로 부상했기 때문입니다. 그러나 연구기관이 직접 텔레오퍼레이션 환경을 구축하려 할 경우, 모션캡쳐 글러브·양팔 협동로봇·휴머노이드 로봇핸드 등 서로 다른 제조사의 디바이스를 개별 선정하고, 좌표계 변환 미들웨어와 SDK 연동까지 각각 진행해야 하는 구조적 어려움이 존재했습니다.
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구성요소
| 로봇 | 1. Ufactory xArm7 양팔 협동로봇 (2대)
2. Inspire Hand RH56DFX (좌·우 각 1대)
3. Manus MetaGlove Pro (1세트)
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작업순서
| STEP 1. | 작업자가 Manus MetaGlove Pro와 VR 트래커를 착용합니다. |
|---|---|
| STEP 2. | 로봇으로 구현하고자 하는 동작(예: 재봉틀 조작)을 사람이 직접 수행합니다. |
| STEP 3. | 미들웨어(PC)에서 트래커·글러브의 좌표 데이터를 협동로봇과 로봇핸드의 좌표계로 실시간 변환합니다. |
| STEP 4. | xArm7 양팔과 Inspire Hand가 작업자의 동작을 그대로 모방해 재현합니다. |
| STEP 5. | 수집된 동작 데이터는 모방학습·강화학습 모델의 학습 데이터로 활용됩니다. |
※ 마로솔 내의 모든 콘텐츠를 무단으로 복사 및 재창작할 경우 부정경쟁방지법 및 저작권법에 위반될 수 있음을 밝힙니다.












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