구글·애플도 줄 섰다… K-로봇, ‘신의 손끝’ 기술로 세계 평정

[이데일리 신영빈 기자] 국내 로봇기업들이 휴머노이드 상용화의 핵심으로 꼽히는 ‘손끝 기술’에서 존재감을 키우고 있다. 로봇 핸드부터 힘·토크 센서, 손 조작 특화 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)까지 각기 다른 영역에서 기술 고도화에 속도를 내며 글로벌 빅테크와 산업 현장의 수요를 끌어내고 있다.

로보티즈는 다이렉트 드라이브 방식 로봇핸드를 앞세워 휴머노이드 손끝 기술 시장을 공략하고 있다. 로보티즈의 올해 로봇핸드 생산분 180대는 구글과 애플 등 글로벌 빅테크 선발주로 사실상 소진된 것으로 알려졌다. 휴머노이드 개발사와 빅테크들이 조작 AI 학습과 현장 실증을 위한 핵심 플랫폼으로 로봇핸드에 주목하기 시작했다는 해석이 나온다.

로보티즈 로봇 핸드 HX5-D20 (사진=신영빈 기자)

로봇핸드 기술은 구동 방식에 따라 크게 다이렉트 드라이브와 텐던, 링키지 방식으로 나뉜다. 다이렉트 드라이브 방식은 각 관절에 모터를 직접 배치해 토크를 전달하는 구조다. 백래시가 적고 응답성이 높아 정밀한 위치·힘 제어에 유리하다. 구조가 비교적 명확해 제어 알고리즘을 설계하기 쉽다는 점도 강점이다. 반면 모터가 손가락에 직접 들어가는 만큼 손가락 무게와 부피가 커지는 문제가 있다.

에이딘로보틱스는 링키지 방식 로봇핸드를 개발하고 있다. 회사는 파지력과 반복 동작 신뢰성, 센서 통합 여유를 산업용 로봇핸드의 핵심 경쟁력으로 보고 있다. 특히 링키지 방식은 케이블처럼 늘어나거나 마모되는 요소가 적어 장시간 반복 작업이 많은 제조·물류 현장에 적합하다고 회사 측은 설명했다.

링키지 방식은 손바닥부에 배치한 모터의 힘을 기계식 링크 구조를 통해 손가락 관절로 전달한다. 케이블의 탄성이나 마찰 손실 없이 강체 링크로 동력을 전달하기 때문에 힘 전달 효율과 내구성 측면에서 장점이 있다. 모터를 손바닥 쪽에 집중 배치하면서 손가락 내부 공간을 확보할 수 있어 촉각센서와 힘·토크 센서를 통합하기에 유리하다.

에이딘로보틱스는 손끝 감각을 구현하는 센서 기술에서도 성과를 내고 있다. 회사는 최근 초소형 6축 힘·토크 센서로 IR52 장영실상을 수상했다. 해당 센서는 3차원 공간에서 힘과 토크를 동시에 감지하는 부품으로, 휴머노이드 로봇핸드나 그리퍼 핑거팁에 적용하면 물체를 얼마나 세게 쥐고 있는지, 어떤 방향으로 힘이 걸리는지 등을 파악할 수 있다.

에이딘로보틱스 인간형 로봇핸드 2세대 (사진=신영빈 기자)

로봇핸드 경쟁은 하드웨어를 넘어 AI 모델 영역으로도 확장되고 있다. 리얼월드는 최근 5지 로봇 손 조작에 특화한 RFM ‘RLDX-1’을 공개했다. RLDX-1은 시각과 언어뿐 아니라 토크, 촉각, 작업 기억까지 처리하는 모델이다. 기존 로봇 AI가 주로 카메라 영상과 명령어를 기반으로 행동을 생성했다면, RLDX-1은 물체를 잡는 순간의 힘 변화나 접촉 상태처럼 손끝에서 발생하는 물리 신호를 함께 반영하는 데 초점을 맞췄다.

산업 현장에서는 물체의 재질과 무게, 위치가 매번 달라진다. 액체를 따르거나 얇은 부품을 집고, 미끄러운 물체를 다루는 작업에서는 시각 정보만으로 충분하지 않다. 손끝에서 발생하는 촉각·토크 데이터를 읽고, 이를 바탕으로 다음 동작을 조정하는 AI가 필요하다.

대기업들도 손 조작 기술을 휴머노이드 상용화의 병목으로 보고 있다. 삼성전자도 로봇 손 전담 조직을 꾸린 것으로 알려지는 등 로봇 손 기술 확보에 나선 분위기다. 제조라인과 스마트팩토리 적용을 염두에 둔 실용적 로봇 손 개발이 중요해지면서, 로봇핸드와 촉각센서, 조작 AI를 둘러싼 기술 경쟁은 더 치열해질 전망이다.

업계에서는 한국 로봇기업들이 이 분야에서 기회를 잡을 수 있다는 평가도 나온다. 중국 기업들이 저가형 로봇핸드와 양산 속도를 앞세우고 있다면, 국내 기업들은 정밀 구동, 힘·토크 센싱, 조작 AI 등 고부가 기술에서 차별화를 시도하고 있다. 휴머노이드가 실제 현장에 투입될수록 단순한 외형이나 보행 성능보다 물체를 안정적으로 잡고, 힘을 조절하며, 장시간 반복 작업을 수행하는 손끝 기술의 중요성이 커질 수밖에 없다.

로봇업계 관계자는 “휴머노이드가 공장이나 물류 현장에서 사람을 대신하려면 결국 손으로 무엇을 할 수 있느냐가 관건”이라며 “로봇핸드 구동 방식, 촉각센서, 조작 AI가 함께 발전해야 실제 산업 현장 적용이 가능해질 것”이라고 말했다.