피지컬 AI를 구현하는
Robotiq

피지컬 AI(임바디드 AI라고도 함)는 현실 세계를 인식하고, 판단하고, 행동하는 로봇과 결합된 AI입니다. 기계가 환경을 해석하고 의사결정을 내리며 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 합니다 — 물건에 다가가고, 붙잡고, 조작하고, 상호작용하는 것입니다. 이러한 동작은 실제 물리적 접촉에 의존하기 때문에, 하드웨어와 감지 기능이 피지컬 AI를 작동시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.

피지컬 AI는 현재 존재하는 것보다 훨씬 더 많은 실제 세계 상호작용 데이터를 필요로 합니다. 텍스트와 달리 이러한 데이터는 스크래핑할 수 없으며, 실제 로봇에서 한 번에 하나의 궤적씩 생성해야 합니다. 신뢰할 수 있고 접촉이 풍부한 데이터를 수집하는 속도가 범용 로봇 정책이 개선되는 속도를 결정짓습니다.

비전은 물체가 어떻게 생겼는지를 보여줄 뿐, 그것을 붙잡을 때 어떤 느낌인지는 알려주지 않습니다. 힘, 토크, 압력, 진동은 접촉이 발생할 때만 감지되며, 이러한 신호가 파지가 유지되는지, 삽입이 성공하는지, 취약한 부품이 손상되지 않는지를 결정합니다. 가장 강력한 조작 모델은 엔드 이펙터에서 비전과 힘-토크, 촉각 데이터를 결합하며, 이것이 계측형 그리퍼와 손목 센서가 피지컬 AI 파이프라인에서 표준이 되어가고 있는 이유입니다.

Robotiq는 피지컬 AI 모델에 필요한 물리적 상호작용 및 피드백 계층을 제공합니다. 적응형 그리퍼, FT-300-S 힘-토크 센서, TSF-85 촉각 핑거팁은 정책 학습을 위해 힘, 토크, 압력, 진동, 고유수용감각과 같은 동기화된 멀티모달 데이터를 생성합니다. 표준화된 ROS 패키지와 NVIDIA Isaac Sim 자산은 시뮬레이션과 현실을 연결하며, 17년간 쌓아온 산업용 등급 하드웨어 설계 노하우는 이렇게 생성된 데이터가 대규모로도 신뢰할 수 있도록 보장합니다.

인식부터 작동까지 이어지는 루프를 세 가지 제품군이 담당합니다. 적응형 그리퍼: 2F-85(스트로크 85mm, 페이로드 5kg), 2F-140(140mm, 2.5kg), Hand-E(50mm, 7kg). 촉각 핑거팁: 2F-85와 2F-140에 장착 가능한 TSF-85. 힘-토크: ±300N 범위와 500% 과부하 용량을 갖춘 6-DOF 센서인 FT-300-S. 모두 ROS, ROS2, NVIDIA Isaac Sim과 통합됩니다.

Robotiq 그리퍼는 산업용 듀티 사이클에 맞게 제작되었습니다. 2F-85와 2F-140은 IP40 기준 200만 사이클 보증을, Hand-E는 IP67 기준 500만 사이클 보증을 제공합니다. 실제로는 대부분의 제품이 이 수치를 훨씬 상회하여 작동합니다. TSF-85는 150만 사이클 이상을 견디도록 설계되었습니다. 이러한 내구성은 피지컬 AI에서 중요한데, 로봇이 가동되는 매 시간이 훈련 데이터를 수집할 수 있는 시간이기 때문입니다.

TSF-85는 핑거팁에서 세 가지 신호를 포착합니다. 압력은 28개의 택셀로 구성된 정전용량식 배열을 통해 접촉 형태와 강도를 읽어냅니다. 진동은 1000Hz로 샘플링되어 미끄러짐을 감지합니다. IMU는 핑거팁의 방향을 추적합니다. 그리퍼의 스트로크를 줄이지 않고도 2F-85와 2F-140에 장착할 수 있습니다.