중국 상하이AI연구소(Shanghai AI Lab)·저장대학·상하이자오퉁대학 공동 연구팀이 인간의 작업 영상, 전신 움직임, 손가락 관절 동작, 촉각 정보를 동시에 수집하는 웨어러블 시스템을 개발했다. 이 시스템은 머리에 장착하는 카메라, 신체 부위별 동작 추적기, 센서 내장형 장갑으로 구성된다. 연구팀은 해당 시스템으로 총 100시간 분량의 인간 활동 데이터셋 'EgoExplorer'를 구축했다고 밝혔다. 이 데이터는 휴머노이드 로봇이 인간의 작업 방식을 학습하는 데 활용하는 것을 목표로 한다. 연구 결과는 논문 사전 공개 사이트 arXiv에 게재됐다.
큐레이터arXiv 프리프린트 단계로 아직 동료 심사를 거치지 않았으며, 수집된 데이터셋이 실제 휴머노이드 로봇 훈련 성능을 얼마나 향상시키는지는 후속 검증이 필요하다.
AI Worker 로봇에 장착된 이중 HX5-D20 손(각 20자유도, 총 54자유도 행동 공간)으로 중첩 종이컵 분리·적층 작업을 수행하며 세 가지 정책 모델을 비교했다. 각 손끝에 촉각 압력 배열 센서가 내장된 HX5-D20의 특성을 활용해, RGB 카메라와 관절 상태만 사용하는 기준 ACT(행동 청크 변환기), MLP로 손끝 압력 배열을 처리해 입력 토큰으로 추가한 Tactile ACT, 그리고 ViTacFormer를 동일 과제에서 평가했다. 기준 ACT는 접촉력 조절에 실패해 성공률 0%를 기록했으며, Tactile ACT는 파지 안정성을 높여 10%를 달성했으나 두 컵을 동시에 집어 올리는 문제가 남았다. ViTacFormer는 40% 성공률을 기록해, 촉각 정보의 처리 방식이 조작 결과에 큰 차이를 만든다는 점을 보였다.
큐레이터세 모델의 성공률(0%→10%→40%)은 연구팀 자체 실험 결과이며 독립 검증은 이루어지지 않았다. 본문이 ViTacFormer 설명 직전에 잘려 있어 아키텍처의 구체적인 차이는 이 발췌본만으로는 확인할 수 없다.
KAIST 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 Caltech·NTU와 공동으로 딱정벌레를 모사한 소형 소프트로봇을 개발했다. 이 로봇은 인공근육, 카메라, 촉각 센서(tactile sensor)를 결합하며, 조작자의 손가락 굽힘 동작으로 원격 제어된다. 로봇이 실시간으로 전송하는 영상과 접촉 정보를 바탕으로 조작자가 소형 물체를 집어 옮기는 작업이 가능하다. 연구팀은 사람이 진입하기 어려운 좁은 공간 탐색 및 소형 물체 회수 같은 원격 작업에 활용될 수 있다고 밝혔다.
큐레이터원문이 일부 잘려 로봇의 크기, 통신 거리, 인공근육 재료 등 실용화와 직결되는 사양은 확인되지 않는다. 실기 시연인지 실험실 조건 한정인지도 추가 확인이 필요하다.
중국 로봇 기업 샤르파(Sharpa)가 IROS 2026에서 자체 개발한 로봇 핸드 신제품 3종을 공개했다. D01은 정교한 물체 조작을 목적으로 설계된 통합 촉각 센싱(tactile sensing) 로봇이다. W02는 촉각 센서를 전면에 적용한 초소형·경량 정밀 로봇 손이며, AE01은 고정밀 촉각 정보를 수집하는 햅틱 엑소스켈레톤(haptic exoskeleton) 데이터 글러브다. 샤르파는 이번 전시에 맞춰 자사 로봇 핸드 기술을 소개하는 유튜브 영상도 함께 공개했다.
큐레이터세 제품 모두 자유도·힘 해상도 등 구체적인 수치 스펙이 기사에 언급되지 않아, 실제 성능 수준은 공식 데이터시트나 공개 영상을 통해 별도로 확인해야 한다.
보스턴다이내믹스가 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)에 적용할 신형 로봇 손을 공개했다. 이 손은 기존 7자유도에서 13자유도로 늘어난 4손가락 구조로 설계됐다. 사람 손과 유사한 크기이나 평균적으로 더 강한 힘을 낼 수 있도록 제작됐다. 손끝과 손바닥에는 압력을 감지하는 촉각 센서(tactile sensor)를 탑재해 미세한 접촉 변화도 감지할 수 있다. 새끼손가락은 제외한 4손가락 구성을 채택했으며, 그 설계 이유는 공개 자료에서 설명이 이어지고 있다.
큐레이터자유도 수치(7→13)와 촉각 센서 탑재 등 사양은 보스턴다이내믹스 측 발표 내용이며, 실제 작업 환경에서의 성능은 아직 독립 검증된 바 없다. 기사 본문이 중간에 잘려 새끼손가락 제외의 설계 근거를 확인할 수 없어 원문 전문 참조가 필요하다.
보스턴다이나믹스(Boston Dynamics)가 휴머노이드 로봇 아틀라스(Atlas)용 차세대 로봇 핸드를 공개했다. 이 핸드는 엄지를 포함한 4개 손가락 구조로 사람 손과 유사한 크기로 설계됐다. 정밀 조작과 촉각 감지(tactile sensing) 기능을 탑재해 공구 및 소형 부품 취급 능력을 높이는 데 초점을 맞췄다. 보스턴다이나믹스는 10월 1일(현지시간) 해당 핸드를 장착한 아틀라스가 다양한 조작 작업을 수행하는 영상을 함께 공개했다.
큐레이터본문이 중간에 끊겨 자유도·파지력 등 구체적인 사양은 확인되지 않는다. 공개된 영상과 보도자료 수준의 발표이므로 실제 산업 현장 적용 성능은 독립 검증이 필요하다.
중국 다이몬 로보틱스(Daimon Robotics)가 IROS 2026(국제지능로봇자동화학술대회)에서 촉각을 핵심 정보로 활용하는 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 공개했다. IROS 2026은 9월 28일부터 10월 1일까지 미국 피츠버그에서 열린다. 해당 기술은 시각 정보만으로 판단하기 어려운 접촉, 힘, 미끄러짐, 재질 변화 등을 로봇이 인식하고 작업 중 실시간으로 대응할 수 있도록 설계됐다.
큐레이터본문이 중간에 잘려 촉각 센서의 구체적 사양이나 실험 결과는 확인되지 않으며, IROS 전시 발표 수준의 내용이어서 독립적 성능 검증 여부는 알 수 없다.
네덜란드 델프트공대(TU Delft) 연구팀이 쥐의 수염 구조를 모사한 초경량 촉각 센서(whisker-based tactile sensor)를 개발해 초소형 드론에 탑재했다. 이 드론은 카메라나 라이다(LiDAR) 없이 물리적 접촉만으로 주변 환경을 인식한다. 어둠·먼지·연기 등으로 시야가 차단된 건물 내부나 동굴 같은 환경에서도 자율 비행이 가능하다고 연구팀은 설명했다. 해당 연구 결과는 국제학술지 'Nature Communications'에 게재됐다.
큐레이터본문이 논문 제목 도중에 잘려 있어 실험 조건(시뮬레이션·실기 비행 여부, 테스트 환경 수, 장애물 회피 성공률 등)을 확인할 수 없다. Nature Communications 원문에서 실제 비행 실험의 범위와 센서 사양을 직접 대조할 필요가 있다.
중국 관영 CCTV 보도에 따르면, 2030년 중국 내 휴머노이드 로봇용 전자피부(electronic skin) 수요량이 152만5000㎡에 달할 것으로 전망된다. 시장 규모는 274억위안(약 5조5786억원)으로 추산된다. 현재 기본 표준 모델의 가격은 세트당 약 100위안(약 2만원)이며, 지능형 학습에 특화한 고성능 모델은 수천위안(수십만원) 수준이다. 업계에서는 손가락 단위로 부착하는 촉각 센싱(tactile sensing) 모듈 방식이 일반적으로 쓰인다.
큐레이터수요·시장 규모 수치는 중국 관영 매체가 인용한 업계 전망치로, 독립적인 검증을 거친 조사 결과가 아니다. 본문이 중간에 끊겨 촉각 센싱 모듈 관련 세부 내용은 확인되지 않는다.
미국 로봇 AI 기업 리워드 AI(Reward AI)가 범용 로봇 AI 모델 'OM-1'을 공개했다. 사람이 전용 웨어러블 장치를 착용하고 작업하면 카메라와 촉각·근접 센서가 손의 움직임, 물체 접촉, 힘 정보를 수집하고 OM-1이 이를 학습한다. 리워드 AI에 따르면, 학습이 완료된 이후 새로운 형태의 로봇에 적용할 때 해당 로봇의 작업 데이터를 다시 수집해 추가 학습하는 과정이 필요하지 않다.
큐레이터로봇 간 재학습 없이 동작한다는 핵심 주장은 리워드 AI 자체 발표에 근거한 것으로, 독립적인 검증 결과가 아니다. 또한 원문이 중간에 잘려 있어 성능 수치, 지원 로봇 플랫폼 범위 등 구체적 정보를 확인하기 어렵다.
정밀 조작(dexterous manipulation)은 로봇이 일상 과제를 수행하는 데 가장 큰 장벽 중 하나로 남아 있으며, 촉각이 그 돌파구로 주목받고 있다. 시각-언어-행동 모델(VLA)은 대규모 이미지·영상·텍스트로 사전학습한 뒤 원격조작 시연으로 미세조정돼, 빨래 개기·거실 정리·주방 기기 조작 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐다. 그러나 USB 케이블 연결이나 열쇠 돌리기처럼 손의 정밀한 제어가 필요한 작업에서는 여전히 어려움을 겪고 있다. 이는 VLA가 인간이 주로 활용하는 정보 원천 중 하나인 촉각을 반영하지 못하기 때문이다. 학계 연구실과 스타트업들이 새로운 촉각 데이터셋과 관련 기법 개발에 나서면서 이 상황이 변화하기 시작했다.
큐레이터촉각 데이터셋 구축과 기법 개발이 이제 막 시작된 단계임을 고려하면, 현재 발표되는 성과 대부분은 제한된 과제·환경에서의 실험실 수준 결과일 가능성이 높으므로 범용 정밀 조작으로의 전환 가능성은 아직 검증이 필요하다.
압력 센서(pressure sensor)는 로봇의 빈 피킹(bin picking) 작업 전반에 걸쳐 파지 정확도를 높이는 데 활용될 수 있다. 최초 접촉 단계부터 표면 변형, 하중 분포, 최종 안정적 파지에 이르는 각 단계에서 압력 데이터를 제공한다. 이를 통해 로봇은 대상 물체의 물리적 상태 변화를 실시간으로 감지하고 파지력을 조절할 수 있다.
큐레이터요약만으로는 이 내용이 특정 실험 결과인지 제조사의 기술 개요인지 구분되지 않으므로, 어떤 조건(물체 종류·수량, 실기 vs 시뮬레이션)에서 파지 정확도가 향상됐는지 원문에서 확인이 필요하다.
네덜란드 델프트공대(TU Delft) 연구팀이 촉각 수용체를 내장한 의인형 손 형태의 그리퍼를 장착한 드론을 개발했다. 이 드론은 촉각 감지를 통해 새가 나뭇가지에 앉듯 물체를 인식하고 안전하게 퍼칭(perching)할 수 있다. 연구팀은 드론이 통상적으로 모터 소음이 크고 배터리 소모가 많아 장시간 관찰 임무에 제약이 있다는 점을 연구 배경으로 삼은 것으로 보인다. 해당 연구 결과는 국제학술지 'Nature npj Robotics'에 게재됐으며, 논문 제목은 'Aerial tactile perching via an anthropomorphic hand with embodied soft tactile receptors'이다.
큐레이터논문이 실제 비행체 실험인지 통제된 실내 환경 실험인지 요약에서 명확하지 않으며, 퍼칭 성공률과 테스트한 물체·표면 종류가 공개되지 않아 결과의 일반화 범위를 판단하기 어렵다.
로봇에 촉각(touch sensation)을 부여하기 위한 3D 프린팅 기반 인공 피부 기술을 다룬 기사다. 기사는 감각 저하 증상인 저감각증(hypoesthesia), 즉 감각 마비를 도입부에 언급하며, 인간이 촉각에 얼마나 의존하는지를 조명한다. 본문이 일부만 제공되어 구체적인 소재 구성, 센서 방식, 성능 수치 등 세부 내용은 확인되지 않는다.
큐레이터본문이 일부만 제공되어 소재 구성·센서 방식·성능 수치를 확인할 수 없으므로, 실험실 시제품 수준인지 실기 검증을 거쳤는지 판단하려면 원문 전체를 직접 확인해야 한다.