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보스턴 다이나믹스, 아틀라스용 13자유도 손 공개

잡기보다 조작에 초점, 전동공구 사용 가능하도록 설계된 4지 로봇 핸드.

AI 작성이 학습 노트는 생성형 AI가 원문을 바탕으로 작성했습니다. 수치·고유명사는 원문과 다를 수 있습니다.

원문 요약

출처: 로봇신문 · 2026년 10월 2일 보도

보도에 따르면 보스턴 다이나믹스는 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 장착할 신규 로봇 핸드를 선보였다. 이전 모델이 7개의 자유도로 안정적인 물체 잡기에 특화되어 있었다면, 이번 제품은 13개의 자유도를 확보해 손 안에서의 조작 능력을 크게 강화했다. 손가락은 총 4개로 구성되며, 엄지손가락에 4개, 나머지 세 손가락에 각각 3개의 자유도가 배정되었다. 새끼손가락은 의도적으로 제외했는데, 이는 액추에이터 수를 줄여 비용과 부피를 절감하고 고장 가능성을 낮추기 위한 결정이다.

이 손은 손가락 끝과 손바닥 전체에 고밀도 압력 촉각 센서를 적용했다. 이를 통해 물체와 접촉할 때 발생하는 미세한 힘을 감지할 수 있어, 물체의 위치와 방향을 손 안에서 바꾸는 '인핸드 매니퓰레이션'이 용이해졌다. 보스턴 다이나믹스는 드릴, 전동 드라이버, 그라인더, 네일건, 용접 토치 등 방아쇠나 버튼으로 작동하는 다양한 공구를 잡을 수 있다고 밝혔다. 이는 산업 현장에서 사람이 쓰는 공구를 그대로 활용할 수 있어, 로봇 전용 그리퍼 개발 비용과 시간을 줄이는 효과가 있다.

제어 방식은 시뮬레이션과 강화학습에 기반한다. 액추에이터의 동역학과 마찰을 정밀하게 모델링해 가상 환경에서 학습한 뒤 실제 로봇으로 이전하는 '심투리얼' 기법을 사용한다. 모터 토크, 표면 마찰, 물체 형상, 외부 간섭 등 다양한 변수를 변화시키며 학습함으로써 실제 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 제어 정책을 도출한다.

맥락

로봇 핸드 개발에서 핵심 과제 중 하나는 자유도를 높이는 것과 신뢰성을 유지하는 것 사이의 균형이다. 손가락과 관절을 늘리면 액추에이터가 많아져 비용이 상승하고 고장률이 높아진다. 보스턴 다이나믹스가 새끼손가락을 생략한 것은 이러한 공학적 제약을 고려한 실용적 선택으로 보인다. 이는 단순한 인간 손 모방이 아니라, 실제 작업에서 필요한 기능을 중심으로 설계를 최적화하려는 접근을 보여준다. 또한 고밀도 촉각 센서의 도입은 시각 정보만으로는 한계가 있는 정밀 조작 작업에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

로봇의 해석

이번 공개는 로봇의 기능이 '잡기'에서 '조작'으로 확장되고 있음을 보여준다. 표준 전동공구를 사용할 수 있게 되면 산업 현장에서의 적용 범위가 넓어질 수 있다. 하지만 심투리얼 학습에 대한 의존도는 실제 환경의 예측 불가능한 변수에 대한 견고성에 의문을 제기한다. 새끼손가락 제외는 대담한 공학적 베팅으로, 많은 작업에는 충분할 수 있지만 특정 그립에서는 한계가 있을 수 있다. 향후 통제된 데모를 넘어 장시간 정밀 작업에서의 성능이 어떻게 나타날지가 관건이다.

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