테솔로 로봇핸드, 스탠퍼드대 로봇학습 연구에 활용

사람처럼 여러 손가락을 움직이는 테솔로의 로봇핸드가 피아노와 드럼을 연주하며 첨단 로봇학습 기술을 시험하는 연구 플랫폼으로 쓰였다.

스탠퍼드대 연구진은 2026년 공개한 핸델봇과 덱스드러머 프로젝트에 테솔로의 DG-5F-M을 활용했다. 이 제품은 20자유도를 갖춘 다관절 로봇핸드다. 자유도는 로봇이 독립적으로 움직일 수 있는 방향이나 관절의 수를 뜻하며, 수가 많을수록 여러 손가락과 관절을 세밀하게 제어할 수 있다.

핸델봇은 DG-5F-M 두 대와 프랑카 로봇팔을 이용해 양손으로 피아노를 연주한 프로젝트다. 연구진은 약 30분의 실제 상호작용 데이터로 다섯 곡을 연주했다. 그 결과 시뮬레이션에서 학습한 정책을 실제 로봇에 직접 적용한 방식보다 1.8배 높은 성능을 기록했다.

덱스드러머는 드럼 연주를 통해 인핸드 조작과 반복적인 외부 접촉, 장시간 동작 제어를 검증했다. 인핸드 조작은 물체를 내려놓지 않고 손안에서 위치나 방향을 바꾸는 기술이다. 손가락을 능동적으로 제어하는 정책은 물체를 고정해 쥐는 방식보다 쉬운 곡에서 1.87배, 어려운 곡에서 1.22배 높은 F1 점수를 기록했다. F1 점수는 결과의 정확성을 종합해 비교하는 지표다.

다관절 로봇핸드 연구도 확대되고 있다. 2025년 발표된 웹 오브 사이언스 기반 계량서지 분석에 따르면 파지 제어 관련 논문은 2008년 약 10편에서 2016년 이후 연간 30편 이상으로 늘었다. 연구 주제도 단순히 물체를 쥐는 파지에서 손안 조작, 양손 협업, 멀티모달 센싱, 강화학습과 실제 로봇 적용으로 넓어지고 있다. 멀티모달 센싱은 시각과 촉각 등 여러 종류의 감각 정보를 함께 활용하는 방식이다.

테솔로의 류우석 최고기술책임자는 5월 27일 MIT 광학 양자 일렉트로닉스 세미나에 초청돼 고자유도 로봇핸드와 액추에이터, 인공지능 기반 제어 기술, 적용 사례를 발표했다. 액추에이터는 전기 신호를 실제 관절 움직임으로 바꾸는 구동 장치다.

테솔로는 연구 결과와 논문, 영상, 코드가 공개되면서 DG-5F-M의 활용 사례가 세계 연구자들이 참고할 수 있는 실증 자료로 확산되고 있다고 설명했다. 앞으로 하드웨어와 소프트웨어의 완성도를 높이고 대학·연구기관과 기술 교류 및 제품 검증 기회를 확대할 계획이다.

자료: 테솔로