강연 소개

햅틱스가 본격적으로 대중화된 것은 SensAble Technologies의 PHANToM이 출하된 이후이며, 초창기 햅틱스 연구는 Human Haptics, Machine Haptics, Computer Haptics의 세 분류 아래 발전해 왔다. 이 구분법에 따라 많은 연구가 축적되어 왔으나, 최근 휴머노이드와 Physical AI의 등장으로 이제 네 번째 분류, Robot Haptics가 필요한 시점이 되었다. 로봇이 환경으로부터 촉각 신호를 받아들이고 이를 가공하여 로봇의 학습 데이터로 활용하는 연구는 햅틱스에 새로운 기회를 제공할 것이다.

Physical AI와 휴머노이드 로봇의 시대가 열렸지만, 로봇은 여전히 마지막 감각인 촉각을 완전히 갖추지 못한 채 남아 있다. 시각·청각이 수십 년 전 소형화를 마친 반면, 촉각은 표준 코딩 체계도 충분한 데이터도 부재하다. 본 강연에서는 인간의 촉각 시스템을 벤치마킹하여 Robot Haptics에 필요한 대면적 로봇 피부와 손가락 촉각 센서에 접근하는 시도를 공유한다. 인간 피부의 기계수용기가 응력과 진동을 분산적으로 감지하듯, 무수한 taxel을 배치하는 대신 적은 수의 측정값과 연속체 역학·역문제 해법을 결합하여 대면적 촉각을 재구성하는 접근이다. 전극은 줄이고, 지능은 늘린다. 이러한 원리를 바탕으로 정적·동적 자극을 함께 다루는 로봇 피부, 휴머노이드 얼굴의 복잡한 3차원 형상으로의 확장, 그리고 이를 통한 인간–로봇 상호작용 연구를 소개한다. 마지막으로, 접촉이 본질적으로 연속체 역학 법칙을 따르는 기계적 현상이라는 점에서, Physical AI의 폐루프는 제어·로보틱스·기계공학의 도메인 지식 없이는 닫히지 않음을 함께 논의하고자 한다.

강연 소개

본 강연에서는 첨단 로봇의 핵심 요소 및 부품 기술부터 통합 시스템과 솔루션까지, 인간과 로봇이 공존하는 미래 사회를 위한 로봇 기술을 소개하고자 한다. 인간형 양팔 로봇, 인간형 로봇손, 이동 로봇 등 주요 기술의 개발 현황과 함께 로봇 지능이 통합된 휴머노이드 로봇 기술을 살펴보고자 한다. 모델 기반 제어 방식과 AI 기반 학습 제어 방식의 특징을 논하고, 나아가 고난이도 비정형 작업을 위한 전략 기반 제어 기술과 데이터 기반 로봇 파운데이션 모델(RFM) 구축 전략을 소개하고자 한다. 이를 통해 인간–로봇 공존 시대를 위한 로봇 기술 및 Physical AI에 대한 이해를 높이고자 한다.