TimesLIVE, 차세대 로봇에 촉각 기능이 필요한 이유를 파헤친다

TimesLIVE는 CES Haply 인터뷰를 진행한 후, 현대 로봇공학이 직면한 핵심 과제 중 하나를 살펴봤다. 로봇은 주변 환경을 인식하고 처리하는 능력이 점점 더 향상되고 있지만, 물리적 상호작용을 위해서는 시각 정보 이상의 것이 필요하다.

이 보도는 촉각, 힘, 그리고 사람의 시연이 어떻게 로봇이 엄격하게 통제된 환경 밖에서도 더 효과적으로 작동하는 데 도움이 될 수 있는지 살펴보았다.

예측 가능한 로봇 행동의 한계

많은 산업용 로봇은 주변 환경과 수행해야 할 업무가 예측 가능할 때 매우 뛰어난 성능을 발휘합니다.

이들은 동일한 경로를 반복하고, 미리 설정된 위치 사이를 이동하며, 매우 정밀하게 정의된 작업을 신속하고 일관성 있게 수행할 수 있습니다.

로봇이 사람과 함께 있는 환경에 진입하거나, 사물이 예상대로 정확히 작동하지 않을 때 그 난이도는 더욱 높아집니다.

컨테이너가 예상보다 무거울 수 있습니다. 표면이 미끄러울 수 있습니다. 상호작용 중에 물체가 움직일 수 있습니다. 사람이 로봇의 작업 영역으로 들어올 수 있습니다.

이러한 상황에서는 미리 정해진 동작을 단순히 따르기만 하는 것이 아니라, 신체적 변화에 대응할 수 있는 시스템이 필요합니다.

왜 비전이 해답의 일부에 불과한가

카메라와 AI 비전 기술은 로봇이 물체를 식별하고, 위치를 추정하며, 주변 환경을 파악하는 데 도움을 줍니다.

그러나 이미지만으로는 물체가 접촉에 어떻게 반응하는지 완전히 전달할 수는 없다.

사람은 낯선 물건을 집어들 때 끊임없이 미세한 조정을 합니다. 물건의 무게, 마찰, 움직임, 저항에 반응하는 것이죠. 이러한 조정은 대개 의식적으로 계산하지 않고도 자연스럽게 이루어집니다.

로봇에는 유사한 물리적 정보를 반영할 수 있는 데이터와 제어 시스템이 필요합니다.

터치 및 힘 데이터는 접촉이 발생하는 시점, 가해지는 힘의 크기, 저항이 변하는지 여부, 접촉 후 물체가 어떻게 움직이는지, 그립이 안정적인지 여부, 그리고 동작을 어떻게 수정해야 하는지 등을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사람의 시연을 통해 배우기

로봇을 가르치는 한 가지 방법은 모방 학습입니다.

사람이 특정 작업을 시연하면, 그 결과로 얻은 데이터가 로봇 시스템의 학습에 활용됩니다. 하지만 영상 기록만으로는 사람이 수행하는 모든 동작을 완벽하게 포착하지 못할 수도 있습니다.

두 가지 동작은 겉보기에는 거의 똑같아 보일 수 있지만, 실제로는 가해지는 힘의 크기가 매우 다를 수 있습니다.

당사의 햅틱 시스템은 움직임, 접촉, 저항과 관련된 정보를 포착함으로써 물리적 맥락을 더할 수 있습니다.

이를 통해 로봇 공학 팀들은 물리적 작업이 어떻게 수행되는지에 대해 더 심도 있는 이해를 얻을 수 있습니다.

인간 주도형 로봇 공학에 대한 우리의 접근 방식

Haply 인간의 움직임을 디지털 및 로봇 시스템과 연결해 주는 햅틱 인터페이스와 로봇 공학 도구를 개발하고 있습니다.

당사의 인간-로봇 협업 플랫폼인 HARP 로봇 제어, 시연 및 데이터 수집 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다.

HARP 햅틱 인터페이스, 소프트웨어, 로봇 공학 도구를 HARP 팀들이 사람들이 신체적 작업을 수행하는 방식을 탐구할 수 있도록 지원합니다.

이는 TimesLIVE 기사에서 제기된 더 광범위한 과제, 즉 로봇이 어디로 움직여야 할 뿐만 아니라 세상과 물리적으로 어떻게 상호작용해야 하는지를 어떻게 배울 수 있는지에 대한 논의를 확장한 것입니다.

사람들과 로봇 공학의 연결 고리를 유지하기

로봇공학의 미래는 단순히 모든 작업에서 사람을 배제하는 것만을 의미하는 것은 아닙니다.

다양한 상황에서, 작업 수행을 확인하고, 시스템을 감독하며, 오류를 수정하고, 판단이 필요한 상황을 처리하는 일은 여전히 인간의 몫으로 남을 것입니다.

당사의 햅틱 원격 조작 기술은 사람이 상호작용을 통해 물리적 정보를 받아들이면서 로봇을 조종할 수 있게 함으로써 이러한 관계를 더욱 공고히 할 수 있습니다.

이를 통해 로봇이 단순히 멀리 떨어진 기계처럼 느껴지는 것을 줄이고, 오히려 조작자의 움직임과 의도를 그대로 이어받는 듯한 느낌을 줄 수 있습니다.

예측하기 어려운 환경에 대비한 로봇 준비

로봇이 반복적인 작업을 넘어 더 나아가기 위해서는 변화하는 상황에 적응할 수 있어야 합니다.

시각, 언어 모델, 계획 시스템은 앞으로도 중요한 역할을 할 것입니다. 터치와 힘은 지능적인 계획을 이를 실행하는 물리적 현실과 연결하는 데 도움이 될 수 있는 또 다른 차원의 정보를 제공합니다.

저희는 사람들이 로봇을 제어하고, 물리적 작업을 시연하며, 상호작용 과정에서 발생하는 힘을 측정할 수 있도록 돕는 기술을 개발하고 있습니다.

TimesLIVE의 보도는 물리적 AI 분야의 광범위한 변화를 반영하고 있습니다. 더 스마트한 로봇을 개발하려면 세상이 어떻게 보이는지뿐만 아니라, 만졌을 때 어떻게 반응하는지도 이해하는 시스템이 필요할 것입니다.

TimesLIVE의 원본 기사 읽기

이 페이지는 로봇 공학, 신체적 감각, 그리고 Haply햅틱 기술 관련 연구를 다룬 TimesLIVE의 CES 2026 기사에서 영감을 받아 제작되었습니다.

원본 출처

https://www.timeslive.co.za/news/business/2026-01-10-arthur-goldstuck-robots-get-almost-real-at-ces/

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