DexRobot DexHand021 S - 3지 그리퍼 로봇핸드
합리적인 비용의 고성능 인지형 로봇핸드
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처음 보는 물체도 사람처럼 잡는다 — 비전 기반 Affordance 파지

사람은 드라이버는 손잡이를, 망치는 자루를 잡습니다. 로봇이 이런 '어디를 어떻게 잡을지'를 스스로 판단하게 만드는 건 어려운 과제입니다. FSAG 연구는 사람의 시연 영상과 생성형 AI(디퓨전 모델)의 사전지식을 활용해, 손가락별로 어디를 접촉할지를 예측하는 방식으로 이 문제를 풉니다.
이 연구의 실제 파지 실험 플랫폼으로 DexHand 021이 사용되었습니다. 바나나·병·드라이버·드릴 같은 일상 물체와 공구를 대상으로, 로봇 학습용 데이터를 따로 모으지 않고도 안정적인 파지를 수행했고, 처음 보는 물체에도 일반화되는 결과를 보였습니다.
비전으로 물체를 인식하고 형상에 맞춰 손가락을 적응시키는 이 접근은, 팜 마운트 카메라와 적응형 파지를 갖춘 DexHand 021 S의 강점과 맞닿아 있습니다. 혼재된 실제 환경에서 다양한 물체를 다루는 지능형 파지의 방향을 보여줍니다.
출처: Yifan Han et al., "FSAG: Enhancing Human-to-Dexterous-Hand Finger-Specific Affordance Grounding via Diffusion Models," (2026)
로봇 손을 가르칠 '교본' — 7,000시간 규모의 손 조작 데이터셋


로봇 손이 사람처럼 물체를 다루려면, 손이 언제 어디를 얼마의 힘으로 잡는지를 담은 방대한 데이터가 필요합니다. 하지만 기존 데이터는 동작 궤적만 있고 접촉 힘 정보가 없거나, 힘을 재려면 특수 장비가 물체를 건드려 자연스러운 조작을 방해하는 한계가 있었습니다.
DexHand 021을 개발한 DexRobot이 공개한 DexCanvas는 이 문제를 정면으로 푼 대규모 데이터셋입니다. 70시간의 실제 사람 시연을 물리 시뮬레이션으로 확장해 총 7,000시간 규모로 키웠고, 파워 그립부터 정밀 집기·손안 재조작까지 21가지 조작 유형을 체계적으로 담았습니다. 각 데이터에는 손 자세와 물체 위치뿐 아니라 물리적으로 일관된 접촉 힘까지 함께 기록됩니다.
이 데이터셋은 특정 로봇 손에 종속되지 않도록 설계되어, 다양한 형태의 덱스터러스 핸드로 옮겨 학습시킬 수 있습니다. 오픈소스 SDK와 폭넓은 호환성을 갖춘 DexHand 021 S 같은 로봇 손이, 이러한 데이터 생태계 위에서 조작 지능을 빠르게 확보해 나갈 수 있는 기반이 됩니다.
출처: DexCanvas: Bridging Human Demonstrations and Robot Learning for Dexterous Manipulation (DEXROBOT CO., LTD.)

촉각 센서 기반 정밀 파지
DexRobot LINE UP
DexRobot
합리적인 비용의 고성능 인지형 로봇핸드
DexHand021 S

Superior Perception
5가지 멀티모달 인지
위치, 비전, 다축 힘, 근접 센싱 지원
0.1N 초고감도 촉각 인식
물체의 속성과 접촉 상태를 정밀하게 판단
Intelligent Algorithms
표준 팜 마운트 비전 시스템
500만 화소 오토포커스 RGB 카메라 탑재
적응형 제어 지원
0~1A 연속 토크 조절로 상황에 맞는 동적 대응 가능
Extreme
Cost-performance
5지 기능의 80% 구현
합리적인 비용으로 고성능 정밀 조작 구현
20만 회 수명 사이클 보장
고하중 연속 테스트에서도 성능 저하 없이 안정적인 내구성 유지
Open Source & Compatibility
오픈소스 SDK + 멀티 프로토콜 지원
빠른 2차 개발 지원
다양한 로봇 암과 호환 가능
여러 통신 프로토콜을 통해
주요 산업용 로봇 암과 손쉽게 연동
Features

적응형 파지 (Adaptive Parcel Grasp)
- 3지 그립 구조가 물체 형상에 맞춰 유연하게 적응하여
힘과 형태 기반의 안정적인 closed-loop 파지 구현
- 구형 및 불규칙한 작업물도 안정적으로 핸들링하며
작업 효율과 성공률 크게 향상

고정밀 정밀 조작
(High-Precision Dexterous Operation)
- ±0.5mm 반복 정밀도로 미세 물체 픽앤플레이스 지원
Force-Guided Compliant Assembly
- 3D 핑거팁 힘 센싱으로
실시간 접촉 힘 피드백 제공
- 동적 토크 적응 제어를 통해
체결, 삽입, 분리 작업을 안정적으로 수행

비주얼 서보 지능형 파지
- 팜 마운트 카메라를 통해
손-물체 간 가림(occlusion) 상황에서도 실시간 인식 및 위치 추정 가능
- 비전과 핸드의 정밀 협응으로
복잡하고 혼재된 환경에서도 정확한 파지 수행
Application Scenarios

- 연구 및 알고리즘 개발 / 과학 실험 및 첨단 연구
- 로보틱스 교육 및 메이커 프로젝트
- 빠른 통합 (Quick Integration)
- 산업 자동화 및 농업 수확





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상품 상세정보
| 제품명(모델명) | DexRobot DexHand021 S - 3지 그리퍼 로봇핸드 | ||
|---|---|---|---|
| 전원 | 인증 정보 | - | |
| 제조사(수입자/병행수입자) | DexRobot | 제조국 | |
| 가반하중(Kg) | 0 | 작업반경(mm) | 0 |
| 크기(H × W × D, mm) | 중량(kg) | 0 | |
| 상세스펙 | |||
| 옵션상품 | DexRobot 3지 그리퍼 로봇핸드 DexHand021 S | ||
| 품질보증기준 | |||
| 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 S - 3지 그리퍼 로봇핸드
합리적인 비용의 고성능 인지형 로봇핸드
상품 참고자료
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처음 보는 물체도 사람처럼 잡는다 — 비전 기반 Affordance 파지

사람은 드라이버는 손잡이를, 망치는 자루를 잡습니다. 로봇이 이런 '어디를 어떻게 잡을지'를 스스로 판단하게 만드는 건 어려운 과제입니다. FSAG 연구는 사람의 시연 영상과 생성형 AI(디퓨전 모델)의 사전지식을 활용해, 손가락별로 어디를 접촉할지를 예측하는 방식으로 이 문제를 풉니다.
이 연구의 실제 파지 실험 플랫폼으로 DexHand 021이 사용되었습니다. 바나나·병·드라이버·드릴 같은 일상 물체와 공구를 대상으로, 로봇 학습용 데이터를 따로 모으지 않고도 안정적인 파지를 수행했고, 처음 보는 물체에도 일반화되는 결과를 보였습니다.
비전으로 물체를 인식하고 형상에 맞춰 손가락을 적응시키는 이 접근은, 팜 마운트 카메라와 적응형 파지를 갖춘 DexHand 021 S의 강점과 맞닿아 있습니다. 혼재된 실제 환경에서 다양한 물체를 다루는 지능형 파지의 방향을 보여줍니다.
출처: Yifan Han et al., "FSAG: Enhancing Human-to-Dexterous-Hand Finger-Specific Affordance Grounding via Diffusion Models," (2026)
로봇 손을 가르칠 '교본' — 7,000시간 규모의 손 조작 데이터셋


로봇 손이 사람처럼 물체를 다루려면, 손이 언제 어디를 얼마의 힘으로 잡는지를 담은 방대한 데이터가 필요합니다. 하지만 기존 데이터는 동작 궤적만 있고 접촉 힘 정보가 없거나, 힘을 재려면 특수 장비가 물체를 건드려 자연스러운 조작을 방해하는 한계가 있었습니다.
DexHand 021을 개발한 DexRobot이 공개한 DexCanvas는 이 문제를 정면으로 푼 대규모 데이터셋입니다. 70시간의 실제 사람 시연을 물리 시뮬레이션으로 확장해 총 7,000시간 규모로 키웠고, 파워 그립부터 정밀 집기·손안 재조작까지 21가지 조작 유형을 체계적으로 담았습니다. 각 데이터에는 손 자세와 물체 위치뿐 아니라 물리적으로 일관된 접촉 힘까지 함께 기록됩니다.
이 데이터셋은 특정 로봇 손에 종속되지 않도록 설계되어, 다양한 형태의 덱스터러스 핸드로 옮겨 학습시킬 수 있습니다. 오픈소스 SDK와 폭넓은 호환성을 갖춘 DexHand 021 S 같은 로봇 손이, 이러한 데이터 생태계 위에서 조작 지능을 빠르게 확보해 나갈 수 있는 기반이 됩니다.
출처: DexCanvas: Bridging Human Demonstrations and Robot Learning for Dexterous Manipulation (DEXROBOT CO., LTD.)

촉각 센서 기반 정밀 파지
DexRobot LINE UP
DexRobot
합리적인 비용의 고성능 인지형 로봇핸드
DexHand021 S

Superior Perception
5가지 멀티모달 인지
위치, 비전, 다축 힘, 근접 센싱 지원
0.1N 초고감도 촉각 인식
물체의 속성과 접촉 상태를 정밀하게 판단
Intelligent Algorithms
표준 팜 마운트 비전 시스템
500만 화소 오토포커스 RGB 카메라 탑재
적응형 제어 지원
0~1A 연속 토크 조절로 상황에 맞는 동적 대응 가능
Extreme
Cost-performance
5지 기능의 80% 구현
합리적인 비용으로 고성능 정밀 조작 구현
20만 회 수명 사이클 보장
고하중 연속 테스트에서도 성능 저하 없이 안정적인 내구성 유지
Open Source & Compatibility
오픈소스 SDK + 멀티 프로토콜 지원
빠른 2차 개발 지원
다양한 로봇 암과 호환 가능
여러 통신 프로토콜을 통해
주요 산업용 로봇 암과 손쉽게 연동
Features

적응형 파지 (Adaptive Parcel Grasp)
- 3지 그립 구조가 물체 형상에 맞춰 유연하게 적응하여
힘과 형태 기반의 안정적인 closed-loop 파지 구현
- 구형 및 불규칙한 작업물도 안정적으로 핸들링하며
작업 효율과 성공률 크게 향상

고정밀 정밀 조작
(High-Precision Dexterous Operation)
- ±0.5mm 반복 정밀도로 미세 물체 픽앤플레이스 지원
Force-Guided Compliant Assembly
- 3D 핑거팁 힘 센싱으로
실시간 접촉 힘 피드백 제공
- 동적 토크 적응 제어를 통해
체결, 삽입, 분리 작업을 안정적으로 수행

비주얼 서보 지능형 파지
- 팜 마운트 카메라를 통해
손-물체 간 가림(occlusion) 상황에서도 실시간 인식 및 위치 추정 가능
- 비전과 핸드의 정밀 협응으로
복잡하고 혼재된 환경에서도 정확한 파지 수행
Application Scenarios

- 연구 및 알고리즘 개발 / 과학 실험 및 첨단 연구
- 로보틱스 교육 및 메이커 프로젝트
- 빠른 통합 (Quick Integration)
- 산업 자동화 및 농업 수확





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상품리뷰
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상품 상세정보
| 제품명(모델명) | DexRobot DexHand021 S - 3지 그리퍼 로봇핸드 | ||
|---|---|---|---|
| 전원 | - | 인증 정보 | - |
| 제조사(수입자/병행수입자) | DexRobot | 제조국 | - |
| 가반하중(Kg) | - | 작업반경(mm) | - |
| 크기(H × W × D, mm) | - | 중량(kg) | - |
| 상세스펙 | |||
| 옵션상품 | DexRobot 3지 그리퍼 로봇핸드 DexHand021 S | ||
| 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 S - 3지 그리퍼 로봇핸드
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