Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군 소개: 인간의 시연에서 로봇 학습으로 가는 더 빠른 길

실체화된 AI 시스템을 구축하려면 로봇 팔과 AI 모델만으로는 부족합니다. 연구원과 개발자는 작업을 시연하고, 동기화된 로봇 데이터를 수집하고, 정책을 학습시키고, 학습된 정책이 실제 환경에서 제대로 작동하는지 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 필요로 합니다.

새로운 Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 이러한 워크플로우를 더욱 직접적으로 만들도록 설계되었습니다.

이 시스템은 이중 팔 리더-팔로워 아키텍처를 기반으로 구축되어 1:1 관절 매핑을 통해 직관적인 마스터-슬레이브 원격 조작을 가능하게 합니다. 7자유도 로봇 팔 두 개, 저지연 제어, 힘 피드백 지원, 다중 카메라 RGB-D 비전, 고속 데이터 동기화, 그리고 통합된 OpenarmX-LeRobotVLA 파이프라인을 결합하여 인공지능 연구, 모방 학습, VLA 개발 및 신속한 개념 증명 검증에 활용합니다.

동형 원격 조작이란 무엇인가요?

기존의 로봇 원격 조작은 종종 사람의 입력을 로봇 관절 동작으로 변환하기 위해 역기구학을 필요로 합니다. 효과적이긴 하지만, 이는 복잡성, 보정 요구 사항 및 제어 불일치 가능성을 야기할 수 있습니다.

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 보다 직접적인 접근 방식을 취합니다.

마스터 측 Agility A2 로봇은 일대일 관절 매핑을 통해 슬레이브 측 Agility A2 로봇에 자신의 움직임을 그대로 전달합니다. 실제로 작업자가 마스터 로봇을 움직이면 슬레이브 로봇은 실시간으로 해당 움직임을 따라갑니다.

이 동형 리더-팔로워 제어 방식은 사용자가 모든 동작 명령에 대해 역운동학에 의존하지 않고 보다 직관적인 방식으로 양팔 조작을 수행할 수 있도록 합니다.

일대일 공동 매핑이 중요한 이유는 무엇일까요?

실체화된 AI 데이터 수집에 있어서는 시연의 양만큼이나 질이 중요합니다.

로봇 동작 제어가 어려울 경우, 시뮬레이션 결과가 일관성이 떨어질 수 있습니다. 이는 데이터셋 품질에 영향을 미치고 후속 정책 학습을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다. 일대일 관절 매핑은 조작자가 의도한 동작과 로봇이 실제로 수행한 동작 사이의 격차를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이러한 특징 덕분에 이 시스템은 다음과 같은 양손 동시 조작이 필요한 작업에 특히 유용합니다.

• 물체 잡기 및 놓기
• 조립 및 삽입
• 분류 및 운송
• 도구 상호 작용
• 양팔 조작 연구
• 모방 학습 시연
• 시뮬레이션에서 실제 실험으로

이 플랫폼은 양팔 조작을 더욱 자연스럽게 만들어 연구자들이 더욱 깔끔하고 반복 가능한 실제 로봇 시연을 촬영할 수 있도록 지원합니다.

저지연 원격 조작은 데이터 수집을 어떻게 개선합니까?

원격 조작 시스템의 유용성은 반응 속도에 달려 있습니다.

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 실시간 마스터-슬레이브 제어에 약 0.5~1ms의 지연 시간을 제공합니다. 이러한 낮은 지연 시간 응답은 조작자가 조작 작업 중 슬레이브 로봇과 더욱 긴밀한 연결을 유지하는 데 도움이 됩니다.

로봇 학습 데이터를 수집하는 연구팀의 경우, 이는 인간의 조작, 로봇 상태 정보, 시각적 입력 및 기록된 동작 간의 시간적 일관성을 향상시킬 수 있습니다.

작은 물체를 집거나, 부품을 삽입하거나, 한 팔로 물체를 고정하고 다른 팔로 조작하거나, 반복적인 시연을 수행하는 등 어떤 작업이든 반응형 원격 조작은 프로세스를 더욱 제어되고 효율적으로 만드는 데 도움이 됩니다.

로봇 조작에서 힘 피드백은 어떤 역할을 할까요?

시각 정보만으로는 운영자에게 상호 작용에 대한 모든 것을 알려줄 수 없습니다.

로봇이 물체를 만지거나, 잡거나, 누르거나, 삽입할 때, 힘 정보는 카메라 입력만큼이나 중요할 수 있습니다. Agility A2 동형 원격 조작 VLA 스위트는 힘 인식 작동을 지원하여 사용자가 로봇 조작 중 접촉 조건을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이는 과도한 움직임으로 인해 물체가 손상될 수 있고, 접촉이 부족하면 물체를 제대로 잡지 못하거나 불안정한 상호 작용이 발생할 수 있는 작업에 유용합니다.

힘 피드백 지원은 원격 조작의 현실감을 향상시키고 접촉이 많은 작업, 정밀한 조작, 조립 및 삽입과 관련된 시연을 수집하는 데 더 나은 기반을 제공할 수 있습니다.

시스템은 VLA 교육을 위한 데이터를 어떻게 수집합니까?

VLA 워크플로는 여러 소스에서 동기화된 정보에 의존합니다. 로봇은 자신이 보고 있는 것, 관절의 움직임, 그리고 수행되는 동작을 이해해야 합니다.

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 다음과 같은 기능을 갖춘 다중 카메라 RGB-D 비전 설정을 통합합니다.

• 인텔 D435 헤드 카메라 1개
• 인텔 D405 손목 카메라 2개
• 비전 그리퍼 어셈블리
• 고속 USB 확장 하드웨어
• CANFD 산업 커뮤니케이션

머리 카메라는 작업 공간의 더 넓은 시야를 제공하는 반면, 손목 카메라는 그리퍼와 목표물 주변의 근거리 시각 정보를 캡처합니다.

원격 조작 중, 시스템은 동기화된 RGB-D 시각 데이터와 로봇 상태 데이터를 기록할 수 있습니다. 이는 비전 기반 행동 학습, 모방 학습, 강화 학습, 모델 추론 및 자율 작업 실행을 위한 실질적인 데이터 기반을 구축합니다.

이 플랫폼은 어떤 VLA 모델을 지원할 수 있나요?

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 유연한 VLA 개발 워크플로우를 지원하도록 설계되었습니다.

ACT 추론 기능은 기본적으로 제공되므로, 데모를 수집하고 로봇 학습 작업을 신속하게 검증하려는 팀에게 실용적인 출발점을 제공합니다.

고성능 컴퓨팅 환경에서 작업하는 사용자를 위해 플랫폼은 다음과 같은 기능도 지원합니다.

• 스몰라
• 파이0
• 파이0.5
• XVLA

이러한 다중 모델 기능은 연구자들이 다양한 접근 방식을 비교하고, 여러 학습 파이프라인을 테스트하고, 작업 요구 사항에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있는 더 큰 자유를 제공합니다.

팀은 단일 모델 구조에 얽매이지 않고 하나의 하드웨어 플랫폼을 사용하여 초기 모방 학습 실험부터 더욱 발전된 체화된 AI 연구에 이르기까지 다양한 VLA 워크플로우를 탐색할 수 있습니다.

이 플랫폼은 어떻게 완전한 AI 워크플로우 구현을 지원합니까?

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 로봇 학습의 핵심 단계를 하나의 시스템으로 연결하도록 설계되었습니다.

먼저, 작업자가 마스터 측의 이중 팔 로봇을 사용하여 작업을 시연합니다. 슬레이브 측 로봇은 매핑된 동작을 실시간으로 따라갑니다. 이 과정에서 시스템은 시각적 관찰, 로봇 상태 및 동작 데이터를 기록합니다.

다음으로, 수집된 데이터는 OpenarmX-LeRobotVLA 파이프라인을 통해 학습 및 평가에 사용될 수 있습니다.

마지막으로, 생성된 모델은 실제 환경에서의 추론과 자율적인 작업 실행을 통해 검증할 수 있습니다.

이 워크플로는 팀이 전체 개발 주기를 거치는 데 도움이 됩니다.

인간 시연 → 동기화된 데이터 수집 → VLA 학습 → 추론 검증 → 자율 실행

실물 형태의 AI 시스템을 개발하는 팀의 경우, 이는 원격 조작, 감지, 제어 및 훈련 구성 요소를 개별적으로 통합하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

로봇 학습에 있어 양팔 시스템이 중요한 이유는 무엇일까요?

많은 실질적인 작업은 한쪽 팔만으로는 완료할 수 없습니다.

용기를 열거나, 물건을 잡고 조정하거나, 천을 접거나, 물건을 옮기거나, 부품을 조립하거나, 재료를 정리하는 등의 작업에는 종종 양손을 동시에 사용하는 협응력이 필요합니다.

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 7자유도 로봇 팔 두 개를 사용하여 사람과 유사한 양팔 조작을 지원합니다. 이 플랫폼은 단순한 단일 팔을 이용한 물건 집기 및 놓기 작업보다 더 복잡한 상호 작용 시나리오를 위해 설계되었습니다.

정격 탑재 하중 5kg, 최대 탑재 하중 12kg을 갖춘 이 시스템은 물체 처리, 양팔 협업 및 정밀 조작과 관련된 다양한 연구 및 검증 작업을 지원할 수 있습니다.

제어 워크스테이션은 고급 개발을 어떻게 지원합니까?

뛰어난 로봇 플랫폼을 위해서는 뛰어난 컴퓨팅 기반 또한 필수적입니다.

이 시스템에는 AMD Ryzen 9 Pro 프로세서, 16GB RAM 및 1TB SSD가 탑재된 제어 워크스테이션이 포함되어 있습니다. 고급 VLA 모델 및 까다로운 개발 워크플로우에 필요한 더 많은 컴퓨팅 리소스를 요구하는 사용자를 위해 더 높은 구성도 제공됩니다.

이 소프트웨어 생태계는 ROS2, NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Python, C++, 그리고 MoveIt 기반 모션 플래닝을 지원합니다. ROS2 제어 및 중력 보정 기능과 결합하여 안정적이고 반복 가능한 로봇 동작과 유연한 2차 개발을 지원하도록 설계되었습니다.

연구원과 개발자에게 있어 이는 해당 시스템이 바로 사용할 수 있는 실험 플랫폼 역할은 물론, 더욱 심층적인 맞춤화를 위한 기반 역할도 할 수 있음을 의미합니다.

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 누구를 위해 설계되었습니까?

이 플랫폼은 구체적인 AI 개념을 실제 로봇 실험으로 구현해야 하는 팀을 위해 설계되었습니다.

특히 다음과 같은 경우에 적합합니다:

대학교 및 교육 실험실

이 플랫폼을 활용하여 실습 중심의 로봇 교육, 양팔 조작 연구, 원격 조작 실험 및 VLA 워크플로우 탐색을 진행하세요.

인공지능 및 로봇공학 연구소

실제 로봇 시연 데이터를 수집하고, VLA 모델을 비교하고, 모방 학습 연구를 수행하고, 시뮬레이션 기반 접근 방식을 검증합니다.

산업 연구 개발 팀

특수 생산 시스템을 개발하기 전에 로봇 조작 워크플로우를 테스트하십시오. 통제된 환경에서 분류, 조립, 삽입, 운송 및 자재 처리와 같은 작업을 평가하십시오.

로봇 스타트업

모든 구성 요소를 처음부터 개발하는 대신 통합된 원격 조작, 센싱 및 VLA 지원 플랫폼부터 시작하면 초기 개념 증명을 더 빠르게 구축하고 검증할 수 있습니다.

시스템에는 무엇이 포함되어 있습니까?

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 이중 암 리더-팔로워 작동을 위한 완벽한 하드웨어 및 제어 설정을 포함합니다.

• 1 × 어질리티 A2 듀얼 암 마스터 사이드
• 1 × 어질리티 A2 듀얼 암 슬레이브 사이드
• 1 × 48V/20A 전원 어댑터
• CANFD 통신 상자 1개
• 인텔 D435 헤드 카메라 1대
• 인텔 D405 손목 카메라 2개(비전 그리퍼 어셈블리 포함)
• 고속 USB 확장 허브 1개
• 1 × 제어 워크스테이션

이 통합 구성은 사용자가 더 적은 통합 단계로 원격 조작, 데이터 수집 및 VLA 워크플로 검증을 시작할 수 있도록 지원합니다.

원격 조작에서 자율 조작으로

Agility A2 동형 원격 조작 VLA 스위트는 단순한 이중 팔 로봇 시스템이 아닙니다. 인간의 기술, 로봇 데이터, 그리고 인공지능 학습을 연결하는 완벽한 플랫폼입니다.

직관적인 1:1 관절 매핑, 저지연 리더-팔로워 제어, 힘 피드백 지원, 다중 카메라 RGB-D 인식 및 VLA 지원 소프트웨어 통합을 통해 연구원과 개발자가 시연에서 배포까지 더욱 효율적인 경로를 구축할 수 있도록 지원합니다.

로봇 학습, VLA 훈련, 모방 학습 및 실제 자율 조작을 연구하는 팀에게 Agility A2 동형 원격 조작 VLA 제품군은 더 빠른 실험과 더욱 의미 있는 개념 증명 검증을 위한 실질적인 기반을 제공합니다.