DexRobot DexHand021 MP - 5지 그리퍼 로봇핸드
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드 (19DoF, 23개의 센서)
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1kg에 담은 사람 손의 정교함 — 힘을 '느끼는' 텐던 구동 DexHand 021
사람 손처럼 정교하게 쥐고 힘을 조절하는 로봇 손은 오랜 난제였습니다. 무게, 내구성, 힘 감지 성능을 동시에 만족시키기 어렵기 때문입니다. DexHand 021은 케이블(텐던) 구동 방식의 5지 로봇 손으로, 12개의 능동 관절과 7개의 수동 관절을 합쳐 19 자유도(DoF)를 1kg의 가벼운 무게에 담았습니다.
핵심은 별도의 힘 센서 없이도 관절 토크를 추정해 힘을 '느끼는' 자기수용성(proprioceptive) 어드미턴스 제어입니다. 단일 손가락 10N 이상의 하중, 1mm 이내(0.001m)의 반복 정밀도, 0.2N 이하의 힘 추정 오차를 달성했고, 기존 PID 제어 대비 다물체 파지 시 관절 토크를 평균 31.19% 줄였습니다.
GRASP 분류 체계의 33가지 손 자세를 재현하며, 핀셋 집기·바나나 자르기·피펫 조작·글쓰기·루빅스 큐브 풀기 같은 정밀·역동 작업을 모두 수행했습니다. 힘을 감지해 충돌 시 과부하를 막고 물체를 부드럽게 다루는, 산업용 양산 수준의 고자유도 정밀 로봇 핸드입니다.
출처: Jianbo Yuan et al., "Development of the Bioinspired Tendon-Driven DexHand 021 with Proprioceptive Compliance Control," IEEE Robotics and Automation Letters (2025)
80분 만에 스스로 배운다 — 강화학습으로 검증된 정밀 조작 플랫폼
덱스터러스 핸드는 관절이 많고 제어가 복잡해, 실제 하드웨어에서 AI를 학습시키기가 특히 어렵습니다. 한 연구팀은 모델 기반 강화학습(GC-PMPC) 기법을 DexHand 021에 직접 적용해, 실제 손으로 주사위를 원하는 면이 위로 오도록 회전시키는 다중 목표 조작을 학습시켰습니다.
단일 카메라 자세 인식만으로, 약 80분(3개 목표 자세)이라는 짧은 시간에 학습을 완료했습니다. 12개 능동 관절과 5개 촉각 센서를 갖춘 DexHand 021이 복잡한 손가락 협응을 스스로 익혀, 여러 목표를 순차적으로 달성하면서도 앞서 배운 동작 성능을 유지했습니다.
이는 고가의 대형 장비가 아니어도 실제 환경에서 효율적으로 AI 조작 정책을 학습·검증할 수 있음을 보여줍니다. DexHand 021은 이처럼 Embodied AI 알고리즘을 실제로 돌리고 검증하는 정밀 조작 학습 플랫폼으로 활용됩니다.
출처: Yingzhuo Jiang et al., "Multi-Goal Dexterous Hand Manipulation using Probabilistic Model-based Reinforcement Learning," (2025)
촉각 센서 기반 정밀 파지
DexRobot LINE UP
DexRobot
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드
DexHand021
mass production
(산업용 양산 가능)
지능형 열 관리와 멀티모달 인지 기능이 통합된
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드
고성능 · 고안정성 · 사용 편의성
1. 지능형 열 관리 시스템
- 24시간 연속 운용 지원
- 능동 냉각 설계를 통해 2.38 cfm 냉각 성능을 제공
- 100만 회 이상의 수명 사이클로
유지보수 빈도를 줄이고 내구성 향상
- 실시간 온도 모니터링과 이상 감지 시
자동 보호 기능으로
더욱 안전하고 신뢰성 높은 운용 지원
02. 멀티모달 인지
- 19 자유도(DoF) 로프 구동 기반 바이오닉 설계로
인간과 유사한 정밀 조작 구현
- 위치, 온도, 다축 힘, 근접 센서를 포함한
23개의 통합 센서를 통해 멀티모달 인지 제공
- 0.1N 수준의 고감도로
외부 환경을 정밀하게 인식
- 적응형 그립 및 제어 알고리즘을 통해
다양한 물체를 안정적으로 파지
03. 강력한 생태계
- 엔드투엔드 개발 지원
- 튜토리얼부터 실제 배포까지
개발 전 과정을 지원하는 Ready-to-Use 환경 제공
- 표준화된 플랫폼과 오픈소스 생태계 기반
알고리즘의 빠른 이전 및 검증 지원
Features
- 최첨단 알고리즘 물리 검증 인터페이스
- 위험 환경에서의 정밀 작업을 위한 작업 실행 모듈
- 정밀 조작 학습 및 프로토타이핑 플랫폼
- 서비스 로봇을 위한 자연 상호작용 실행 모듈
Application Scenarios
첨단 연구소에서의 Embodied AI 알고리즘 검증
산업 자동화 및 고위험 환경 작업
고급 교육 및 신속한 프로토타이핑
서비스 로봇의 자연스러운 인터랙션 고도화
Q&A
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상품 상세정보
| 제품명(모델명) | DexRobot DexHand021 MP - 5지 그리퍼 로봇핸드 | ||
|---|---|---|---|
| 전원 | 인증 정보 | - | |
| 제조사(수입자/병행수입자) | DexRobot | 제조국 | |
| 가반하중(Kg) | 5 | 작업반경(mm) | 0 |
| 크기(H × W × D, mm) | 중량(kg) | 1 | |
| 상세스펙 | |||
| 옵션상품 | DexRobot 5지 그리퍼 로봇핸드 DexHand021 MP | ||
| 품질보증기준 | |||
| A/S 고객센터 | - | ||
교환/반품안내
| 보내실 곳 | - |
|---|---|
| 반품 및 교환 배송비 | - |
| 반품 및 교환 기준 | - |
판매자정보
| 판매자명 | - | 대표자 | - |
|---|---|---|---|
| 사업등록번호 | - | 통신판매업번호 | - |
| 사업장소재지 | - | ||
주의사항
전자상거래 등에서의 소비자보호법에 관한 법률에 의거하여 미, 피성년자가 물품에 대한 구매 계약을 체결할 경우, 법정 대리인이 동의하지 않으면 미성년자 본인 또는 법정 대리인이 구매 계약을 취소할 수 있습니다.
DexRobot DexHand021 MP - 5지 그리퍼 로봇핸드
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드 (19DoF, 23개의 센서)
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1kg에 담은 사람 손의 정교함 — 힘을 '느끼는' 텐던 구동 DexHand 021
사람 손처럼 정교하게 쥐고 힘을 조절하는 로봇 손은 오랜 난제였습니다. 무게, 내구성, 힘 감지 성능을 동시에 만족시키기 어렵기 때문입니다. DexHand 021은 케이블(텐던) 구동 방식의 5지 로봇 손으로, 12개의 능동 관절과 7개의 수동 관절을 합쳐 19 자유도(DoF)를 1kg의 가벼운 무게에 담았습니다.
핵심은 별도의 힘 센서 없이도 관절 토크를 추정해 힘을 '느끼는' 자기수용성(proprioceptive) 어드미턴스 제어입니다. 단일 손가락 10N 이상의 하중, 1mm 이내(0.001m)의 반복 정밀도, 0.2N 이하의 힘 추정 오차를 달성했고, 기존 PID 제어 대비 다물체 파지 시 관절 토크를 평균 31.19% 줄였습니다.
GRASP 분류 체계의 33가지 손 자세를 재현하며, 핀셋 집기·바나나 자르기·피펫 조작·글쓰기·루빅스 큐브 풀기 같은 정밀·역동 작업을 모두 수행했습니다. 힘을 감지해 충돌 시 과부하를 막고 물체를 부드럽게 다루는, 산업용 양산 수준의 고자유도 정밀 로봇 핸드입니다.
출처: Jianbo Yuan et al., "Development of the Bioinspired Tendon-Driven DexHand 021 with Proprioceptive Compliance Control," IEEE Robotics and Automation Letters (2025)
80분 만에 스스로 배운다 — 강화학습으로 검증된 정밀 조작 플랫폼
덱스터러스 핸드는 관절이 많고 제어가 복잡해, 실제 하드웨어에서 AI를 학습시키기가 특히 어렵습니다. 한 연구팀은 모델 기반 강화학습(GC-PMPC) 기법을 DexHand 021에 직접 적용해, 실제 손으로 주사위를 원하는 면이 위로 오도록 회전시키는 다중 목표 조작을 학습시켰습니다.
단일 카메라 자세 인식만으로, 약 80분(3개 목표 자세)이라는 짧은 시간에 학습을 완료했습니다. 12개 능동 관절과 5개 촉각 센서를 갖춘 DexHand 021이 복잡한 손가락 협응을 스스로 익혀, 여러 목표를 순차적으로 달성하면서도 앞서 배운 동작 성능을 유지했습니다.
이는 고가의 대형 장비가 아니어도 실제 환경에서 효율적으로 AI 조작 정책을 학습·검증할 수 있음을 보여줍니다. DexHand 021은 이처럼 Embodied AI 알고리즘을 실제로 돌리고 검증하는 정밀 조작 학습 플랫폼으로 활용됩니다.
출처: Yingzhuo Jiang et al., "Multi-Goal Dexterous Hand Manipulation using Probabilistic Model-based Reinforcement Learning," (2025)
촉각 센서 기반 정밀 파지
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DexRobot
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드
DexHand021
mass production
(산업용 양산 가능)
지능형 열 관리와 멀티모달 인지 기능이 통합된
고자유도 5지 정밀 로봇 핸드
고성능 · 고안정성 · 사용 편의성
1. 지능형 열 관리 시스템
- 24시간 연속 운용 지원
- 능동 냉각 설계를 통해 2.38 cfm 냉각 성능을 제공
- 100만 회 이상의 수명 사이클로
유지보수 빈도를 줄이고 내구성 향상
- 실시간 온도 모니터링과 이상 감지 시
자동 보호 기능으로
더욱 안전하고 신뢰성 높은 운용 지원
02. 멀티모달 인지
- 19 자유도(DoF) 로프 구동 기반 바이오닉 설계로
인간과 유사한 정밀 조작 구현
- 위치, 온도, 다축 힘, 근접 센서를 포함한
23개의 통합 센서를 통해 멀티모달 인지 제공
- 0.1N 수준의 고감도로
외부 환경을 정밀하게 인식
- 적응형 그립 및 제어 알고리즘을 통해
다양한 물체를 안정적으로 파지
03. 강력한 생태계
- 엔드투엔드 개발 지원
- 튜토리얼부터 실제 배포까지
개발 전 과정을 지원하는 Ready-to-Use 환경 제공
- 표준화된 플랫폼과 오픈소스 생태계 기반
알고리즘의 빠른 이전 및 검증 지원
Features
- 최첨단 알고리즘 물리 검증 인터페이스
- 위험 환경에서의 정밀 작업을 위한 작업 실행 모듈
- 정밀 조작 학습 및 프로토타이핑 플랫폼
- 서비스 로봇을 위한 자연 상호작용 실행 모듈
Application Scenarios
첨단 연구소에서의 Embodied AI 알고리즘 검증
산업 자동화 및 고위험 환경 작업
고급 교육 및 신속한 프로토타이핑
서비스 로봇의 자연스러운 인터랙션 고도화
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상품리뷰
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상품 상세정보
| 제품명(모델명) | DexRobot DexHand021 MP - 5지 그리퍼 로봇핸드 | ||
|---|---|---|---|
| 전원 | - | 인증 정보 | - |
| 제조사(수입자/병행수입자) | DexRobot | 제조국 | - |
| 가반하중(Kg) | 5 | 작업반경(mm) | - |
| 크기(H × W × D, mm) | - | 중량(kg) | 1 |
| 상세스펙 | |||
| 옵션상품 | DexRobot 5지 그리퍼 로봇핸드 DexHand021 MP | ||
| 품질보증기준 | 0개월 | ||
| A/S 고객센터 | - | ||
교환/반품안내
| 보내실 곳 | - |
|---|---|
| 반품 및 교환 배송비 | - |
| 반품 및 교환 기준 | - |
판매자정보
| 판매자명 | - | 대표자 | - |
|---|---|---|---|
| 사업등록번호 | - | 통신판매업번호 | - |
| 사업장소재지 | - | ||
주의사항
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DexRobot DexHand021 MP - 5지 그리퍼 로봇핸드
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