신제품 출시: ExoArm-7 Pro, 인공지능 연구에 자연스러운 양팔 원격 조작 기능 제공

유능한 로봇을 개발하려면 단순히 더 강력한 하드웨어나 더 큰 AI 모델을 설계하는 것 이상이 필요합니다. 연구자들은 또한 인간의 자연스러운 움직임을 로봇 시스템에 적용하고, 모방 학습, 체화된 AI, 그리고 시각-언어-행동(VLA) 모델 개발을 위한 고품질의 시뮬레이션 데이터를 수집할 수 있는 실질적인 방법을 찾아야 합니다.

이러한 워크플로우를 지원하기 위해 Foxtech Robotics는 로봇 연구, 인간 시연 데이터 수집 및 VLA 데이터 세트 생성을 위해 설계된 경량 이중 팔 모션 캡처 및 원격 조작 시스템인 ExoArm-7 Pro 웨어러블 외골격을 출시합니다.

ExoArm-7 Pro는 14자유도 팔 추적, 고정밀 엔코더 피드백, 고속 샘플링, 듀얼 IMU 센싱, 크로스 플랫폼 소프트웨어 및 공식 SDK를 결합하여 연구팀이 인간 상지 움직임을 보다 직접적으로 포착하고 로봇 플랫폼에 매핑할 수 있도록 지원합니다.

손가락과 손 전체에 대한 상세한 데이터가 필요한 프로젝트의 경우, 옵션 액세서리인 ExoGlove Pro 원격 조작 데이터 장갑을 추가하여 시스템을 확장할 수 있습니다.

14자유도 트래킹으로 자연스러운 양팔 움직임을 포착하세요

많은 조작 작업은 단일 엔드 이펙터보다는 양팔의 협응된 움직임을 필요로 합니다. 큰 물체를 집거나, 용기를 열거나, 도구를 정리하거나, 재료를 접거나, 물건을 양손으로 옮기는 모든 동작은 동기화된 움직임과 관절 위치의 지속적인 변화를 요구합니다.

ExoArm-7 Pro는 팔 하나당 7개씩, 총 14개의 수동 관절을 사용하여 인간의 자연스러운 움직임을 포착합니다. 작업자가 로봇의 각 관절을 개별적으로 제어하는 ​​대신, 착용형 구조가 작업자의 팔 움직임을 기록하고 이를 로봇 원격 조작이나 인체 동작 시연 자료 수집에 사용할 수 있는 데이터로 변환합니다.

이러한 접근 방식을 통해 작업자는 익숙하고 직관적인 방식으로 작업을 수행하면서 동시에 양손의 협응된 궤적을 더 쉽게 수집할 수 있습니다.

더욱 정확한 모션 매핑을 위한 고정밀 피드백

효율적인 원격 조작은 단순히 큰 팔 움직임을 감지하는 것 이상에 달려 있습니다. 관절 각도의 미세한 변화도 로봇 팔의 위치와 방향에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 근거리 조작이나 양팔 협업 작업 시에 더욱 그렇습니다.

ExoArm-7 Pro는 세밀한 위치 피드백을 위해 14비트 관절 데이터를 제공합니다. 자체 개발한 엔코더 관절 모듈은 미세한 각도 변화까지 감지하도록 설계되어 인간과 로봇 간의 동작 매핑의 정확성과 안정성을 향상시킵니다.

각 관절 모듈은 무게가 70g 미만이며, 최대 10N·m의 하중 지지 토크를 지원하고, 조절 가능한 기계적 제한 장치를 포함합니다. 이러한 모듈식 설계는 모션 캡처 성능과 경량 웨어러블 구조의 필요성 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.

최대 1000Hz 샘플링 및 밀리초 수준의 저지연

로봇이 인간 조작자를 따라갈 때, 지연되거나 빈도가 낮은 데이터는 움직임이 부자연스럽게 느껴지게 하고 수집된 시뮬레이션의 품질을 저하시킬 수 있습니다.

ExoArm-7 Pro는 최대 1000Hz의 관절 데이터 샘플링 속도와 밀리초 수준의 저지연 제어를 지원합니다. 높은 업데이트 속도를 통해 시스템은 빠른 동작 변화를 포착하고 실시간 원격 조작에 필요한 반응성 있는 데이터를 제공할 수 있습니다.

모방 학습 또는 VLA 데이터셋을 구축하는 연구자들에게 있어, 이는 초기 접근부터 조작 및 완료에 이르기까지 시간이 지남에 따라 작업이 어떻게 발전하는지를 더 잘 나타낼 수 있는 밀도 높은 동작 기록을 제공합니다.

더욱 완벽한 동작 정보를 위한 듀얼 IMU 센싱

관절 각도는 팔 동작에 필수적인 데이터를 제공하지만, 방향 및 전반적인 신체 움직임 또한 원격 조작에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 ExoArm-7 Pro는 동작 및 방향 추적 기능을 확장하기 위해 듀얼 IMU 센싱을 탑재했습니다.

표준 패키지에는 후면 장착형 IMU 센서와 외부 장착형 IMU 센서가 포함됩니다. 이 센서들은 관절 데이터와 함께 작업자의 움직임을 해석하고 웨어러블 시스템을 다양한 로봇 플랫폼과 통합하는 데 더욱 완벽한 기반을 제공합니다.

장시간 데이터 수집 세션을 위한 경량 설계

착용형 시스템은 반복적인 시연 동안 실용성을 유지해야 합니다. 과도한 무게는 작업자의 피로를 증가시키고, 자연스러운 움직임을 제한하며, 장시간 데이터 수집 세션 동안 일관성을 떨어뜨릴 수 있습니다.

ExoArm-7 Pro는 2.6kg의 인체공학적 웨어러블 디자인에 이중 팔 구조를 통합했습니다. 가벼운 구조는 로봇 개발에 필요한 정밀도를 유지하면서도 더욱 편안한 조작감을 제공하도록 설계되었습니다.

이 시스템은 맞춤형 제어 핸들과 선택 사양인 장갑 어댑터를 제공하여 팀이 다양한 로봇 및 조작 작업에 따라 작업자 인터페이스를 구성할 수 있도록 합니다.

ExoGlove Pro를 사용하여 팔 추적 기능을 확장하여 손동작을 더욱 정밀하게 캡처하세요.

일부 원격 조작 작업에는 팔 동작만으로도 충분하지만, 정교한 조작을 위해서는 손과 손가락에 대한 추가 정보가 필요합니다. 작은 물체를 잡거나, 도구를 작동하거나, 부품을 회전시키거나, 유연한 재료를 조작하는 작업은 손가락의 자세와 손끝 움직임에 대한 세밀한 정보에 의존할 수 있습니다.

옵션 액세서리인 ExoGlove Pro는 ExoArm-7 Pro의 기능을 양팔 추적에서 손과 손가락 동작 캡처까지 확장합니다. 독자적인 VetraSense 센서 5개를 사용하는 이 글러브 시스템은 완전한 25자유도(DOF) 손 자세를 재구성할 수 있습니다. 각 손가락 끝은 6자유도 추적을 지원하며, 조절 가능한 진동 피드백은 원격 조작을 위한 추가적인 상호 작용 채널을 제공합니다.

ExoGlove Pro는 최대 180Hz의 데이터 출력과 10ms 미만의 유선 지연 시간을 지원합니다. 멀티 플랫폼 SDK 지원 및 모션 리타겟팅 알고리즘을 통해 개발자는 캡처된 손 움직임을 다양한 정교한 손 및 로봇 플랫폼에 매핑할 수 있습니다.

ExoGlove Pro는 별도로 판매되는 선택 사양 액세서리이며 ExoArm-7 Pro 기본 패키지에 포함되어 있지 않습니다.

다양한 로봇 플랫폼과의 통합을 위해 설계되었습니다.

연구팀은 종종 다양한 로봇 팔, 정교한 손, 운영 체제 및 제어 아키텍처를 사용합니다. 데이터 수집 장치는 개발 환경의 나머지 부분과 연결될 수 있어야만 유용합니다.

ExoArm-7 Pro는 로봇 플랫폼 개발을 지원하기 위해 공식 SDK와 무료 통합 지원을 제공합니다. 시각적 소프트웨어 인터페이스는 Windows, macOS 및 Linux를 지원하여 연구실, 대학 및 로봇 회사에서 원격 조작 및 데이터 파이프라인을 구축할 때 더 큰 유연성을 제공합니다.

구성 가능한 손잡이, 선택 사양인 장갑 통합, 고주파 관절 데이터 및 크로스 플랫폼 소프트웨어의 조합으로 이 시스템은 초기 단계 연구 프로토타입과 보다 체계적인 데이터 수집 프로젝트 모두에 적합합니다.

체화된 인공지능 및 로봇 학습을 위한 응용 분야

ExoArm-7 Pro는 다음과 같은 다양한 연구 개발 워크플로우를 위해 설계되었습니다.

• 양팔 로봇 원격 조작
• 구현된 AI 데이터 수집
• 인간 시연 녹화
• 모방 학습 데이터셋 생성
• VLA 데이터 수집
• 정교한 조작 연구
• 로봇 교육 및 실험실 개발

연구원들은 이 시스템을 사용하여 조작 작업을 직접 시연하고, 동기화된 동작 궤적을 수집하고, 실제 작업 중에 인간이 두 팔을 어떻게 조율하는지를 반영하는 데이터 세트를 구축할 수 있습니다.

구성품은 무엇인가요?

ExoArm-7 Pro 표준 패키지 구성품은 다음과 같습니다.

• 1 × 엑소암-7 프로 착용형 외골격
• 후면 장착형 IMU 센서 1개
• 1 × 외부 IMU 센서

ExoGlove Pro 패키지(선택 사양)에는 다음이 포함됩니다.

• 모션 캡처 장갑 2개
• 무선 수신기 및 배터리 모듈 1개
• USB-C 데이터 케이블 2개

인간의 동작과 로봇 학습 간의 보다 직접적인 연결

로봇 동작의 품질은 로봇을 훈련하고 제어하는 ​​데 사용되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. ExoArm-7 Pro는 자연스러운 양팔 움직임을 고속으로 캡처하고 필요에 따라 세부적인 손동작까지 워크플로우를 확장함으로써 인간의 시연과 로봇의 실행 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다.

신체화된 AI, VLA 모델, 양팔 조작 또는 정교한 원격 조작을 개발하는 팀에게 이 시스템은 인간의 행동을 구조화된 로봇 학습 데이터로 변환하기 위한 착용 가능하고 통합 준비가 완료된 기반을 제공합니다.