최근 로봇 분야에서는 다관절 로봇핸드를 활용한 정교 조작 연구가 빠르게 증가하고 있다. 2025년 발표된 Web of Science 기반 계량서지 분석에 따르면, 파지 및 제어 관련 연구 논문은 2008년 약 10편 수준에서 2016년 이후 연간 30편 이상으로 늘었다. 연구 범위도 단순 파지를 넘어 인핸드(In-hand) 조작, 양손 협업, 멀티모달 센싱, 강화학습 기반 제어, 실제 로봇 적용 등으로 확대되는 추세다.
테솔로의 DG-5F-M을 활용한 스탠퍼드대학 연구팀의 양손 피아노 연주 프로젝트 ‘HandelBot’(사진: GitHub)
이 같은 연구 흐름 속에서 스탠퍼드 연구진은 2026년 공개한 HandelBot과 DexDrummer 프로젝트에 테솔로의 20자유도 로봇핸드 DG-5F-M을 적용했다.
HandelBot은 두 대의 DG-5F-M과 Franka 로봇팔을 이용해 양손 피아노 연주를 구현한 프로젝트다. 약 30분의 실제 상호작용 데이터만으로 다섯 곡을 연주했으며, 시뮬레이션에서 학습한 정책을 그대로 적용한 방식보다 약 1.8배 높은 성능을 기록했다.
DexDrummer는 드럼 연주를 통해 인핸드 조작과 반복적인 외부 접촉, 장시간 동작 제어 능력을 검증했다. 손가락을 능동적으로 제어하는 정책은 기존 고정 파지 방식 대비 쉬운 곡에서 1.87배, 어려운 곡에서 1.22배 높은 F1 점수를 달성했다.
한편 MIT에서는 테솔로의 기술력을 소개하는 초청 세미나가 진행됐다. 류우석 테솔로 CTO는 지난 5월 27일 열린 MIT Optics and Quantum Electronics Seminar에서 고자유도 로봇핸드 설계, 액추에이터 기술, AI 기반 제어 기술과 다양한 적용 사례를 발표하며 차세대 로봇핸드 기술의 발전 방향을 공유했다.
테솔로는 연구 성과와 함께 논문, 코드, 시연 영상 등이 공개되면서 DG-5F-M이 특정 연구실을 넘어 전 세계 연구자들이 활용할 수 있는 검증된 연구 플랫폼으로 자리매김하고 있다고 설명했다. 이를 통해 단순한 하드웨어 공급을 넘어 새로운 제어 알고리즘과 로봇학습 기술을 실제 환경에서 검증하는 기반을 제공하고 있다는 평가다.
업계에서는 로봇핸드 연구가 양손 협업, 인핸드 조작, 장시간 작업, 멀티모달 센싱 등으로 고도화될수록 자유도뿐 아니라 제어 정밀도, 반복 동작 안정성, 내구성, 소프트웨어 연동성이 연구 성과를 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다고 보고 있다.
테솔로는 앞으로도 하드웨어와 소프트웨어의 완성도를 지속적으로 높이는 한편, 세계 주요 대학 및 연구기관과의 협력을 확대해 로봇학습과 정교 조작 기술 개발을 지원하는 연구 플랫폼으로서 글로벌 입지를 강화해 나갈 계획이다.
<저작권자(c)스마트앤컴퍼니. 무단전재-재배포금지>
