다이몬 로보틱스, IROS 2026서 촉각 AI 스택 공개

원문 요약

출처: 로봇신문 · 2026년 9월 30일 보도

보도에 따르면, 다이몬 로보틱스(戴盟机器人)는 9월 28일부터 10월 1일까지 미국 피츠버그에서 열린 국제지능로봇자동화학술대회(IROS 2026)에서 촉각을 핵심 정보로 활용하는 피지컬 AI 기술을 선보였습니다. 로보틱스247의 29일 보도를 인용한 이 기술은 로봇이 접촉, 힘, 미끄러짐, 재질 변화 등 시각 정보만으로는 판단하기 어려운 물리적 현상을 이해하고 실시간으로 대응하는 것을 목표로 합니다.

회사는 촉각 센서부터 물리적 상호작용 데이터 수집, 그리고 월드 모델까지 연결하는 피지컬 AI 기술 스택을 구축하고 있다고 밝혔습니다. 다이몬 로보틱스는 현재 로봇들이 카메라와 컴퓨터 비전을 통해 물체의 위치와 형태 파악에 큰 발전을 이루었지만, 물체를 잡거나 움직일 때 필요한 힘의 크기, 표면 마찰, 유연한 물체의 변형 등은 시각 정보만으로는 정확히 판단하기 어렵다고 설명했습니다.

제시된 기술 스택은 인지(Perception), 데이터(Data), 월드 모델(World Model)의 세 층으로 구성됩니다. 회사는 시각 기반 인식에 촉각 정보를 결합하고 이를 물리적 상호작용 데이터와 월드 모델로 연결함으로써, 사전에 입력된 동작 수행 수준을 넘어 실제 환경의 불확실성에 대응할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있다고 전했습니다.

맥락

IROS는 로봇공학 분야에서 가장 권위 있는 학술 대회 중 하나로, 자율성과 조작(manipulation) 기술의 최신 동향을 확인하는 장입니다. 최근 로봇 그랩핑 기술은 시각 인식에 크게 의존해 왔으나, 동적인 물리적 상호작용에서는 시각의 한계가 명확히 드러나고 있습니다. 촉각 센싱은 힘과 질감에 대한 직접적인 피드백을 제공하므로 민첩한 조작을 위해 필수적인 요소로 여겨지지만, 이를 일관된 AI 프레임워크에 통합하는 것은 여전히 큰 공학적 과제입니다.

다이몬 로보틱스는 단순한 센서 솔루션이 아닌 전체적인 스택을 강조하고 있습니다. 특히 '월드 모델'을 명시적으로 언급한 것은 생성형 또는 예측형 AI 기법을 활용하여 물리적 결과를 시뮬레이션하거나 예측하려는 시도로, 디지털 시뮬레이션과 물리적 현실 사이의 간극을 메우려는 업계의 트렌드를 반영합니다.

로봇의 해석

이번 발표는 순수한 시각 인식에서 다중 모달 물리적 이해로의 전환을 보여줍니다. 촉각 데이터와 월드 모델을 결합하는 접근법은 특히 소프트 또는 변형 가능한 물체를 다루는 작업에서 '시뮬레이션에서 현실로(sim-to-real)'의 간극을 줄이는 데 유망한 방향입니다. 그러나 이러한 시스템의 실제 환경에서의 견고성은 촉각 센서의 지연 시간과 신뢰성, 그리고 실시간 시나리오에서 월드 모델의 계산 효율성에 크게 좌우될 것입니다. 통제된 시연 환경과 달리, 비정형적이고 고속인 환경에서 이 스택이 얼마나 잘 작동하는지는 아직 확인되지 않았습니다.