컬럼비아대 Yunzhu Li 팀이 오픈소스 촉각 센서 FlexiTac의 1년 반 성과를 공개했다

雷锋网7시간 전

컬럼비아대학교 Yunzhu Li 연구팀이 공개한 FlexiTac은 저비용 압저항식 유연 촉각 센서를 직접 만들어 쓸 수 있도록 하드웨어 설계와 소프트웨어를 함께 공개한 오픈소스 플랫폼이다. 연구팀은 IROS 2026 촉각 워크숍에서 공개 후 약 1년 반 동안의 채택 현황과 확장 방향을 발표했다. 로봇 비전은 빠르게 발전했지만, 물체가 가려지거나 투명하거나 깨지기 쉬운 상황에서는 시각만으로 접촉력과 파지 상태를 판단하기 어렵다는 문제의식이 출발점이다.

센서는 연성 인쇄회로기판(FPC)과 힘 감응 필름을 적층한 구조다. 조립에 약 3분이 걸리고, 구부리거나 잘라서 장갑, 손끝 센서, 로봇 피부 등 여러 형태에 붙일 수 있다. 팀은 완전한 부품 목록(BOM)과 단계별 조립 설명서, 센서 데이터를 읽고 전송하는 소프트웨어를 함께 공개했다. 이 소프트웨어 스택은 로봇 학습 프레임워크 LeRobot에 통합돼 있어, SO-100 로봇 팔을 출력할 수 있는 3D 프린터만 있으면 학부생 수준에서도 촉각 센서를 로봇에 붙여 연구할 수 있다고 팀은 설명했다. 제조 단가는 같은 배치에서 몇 개를 생산하느냐에 따라 달라진다고 밝혔다.

공개 이후 멀티모달 정책, 변형 가능한 월드 모델, 사족 로봇의 이동-조작, VLA 촉각 피드백 등 여러 방향으로 파생 연구가 나왔다고 팀은 전했다. 퍼듀대와 협업한 다지 손 조작 연구 VTAP Gripper는 이번 IROS 최우수 논문상 후보에 올랐다. Analog Devices(ADI)는 이 센서의 상용화 버전을 개발 중이며, 팀 발표에 따르면 해당 버전의 촉각 분해능은 사람 손끝의 5배 수준이고 반도체 제조 공정을 기반으로 양산한다. 발표 뒤 질문 답변에서는 기존 버전 대비 5~7배 분해능을 목표로 한다는 언급도 나왔다.

배경에는 촉각 분야의 구조적 문제가 있다. 컴퓨터 비전과 달리 촉각은 아직 통일된 센서·데이터 체계가 없고, 실험실마다 자체 제작한 센서를 써서 서로 호환되지 않는다. 수명, 유연성, 다차원 정보 인식, 분해능, 비용, 배치 일관성을 동시에 만족시키기 어렵다는 점이 데이터 수집과 알고리즘 재현을 막아왔다. FlexiTac은 이 중 비용과 제작 난이도를 낮추고 일관성을 확보하는 쪽에 무게를 둔 접근이다.

시뮬레이션 활용도 함께 열어 뒀다. 압저항 방식의 인식 메커니즘이 단순해 스프링-댐퍼 시스템으로 모델링할 수 있고, 보정에 필요한 초매개변수는 3개뿐이라고 팀은 밝혔다. 실제 환경에서 무작위 상호작용 데이터를 모은 뒤 같은 동작을 시뮬레이션에서 재생해 두 환경의 촉각 신호 히스토그램을 정렬하는 방식으로 보정한다. 팀은 정렬이 정밀할수록 시뮬레이션에서 필요한 무작위화를 줄일 수 있어 sim-to-real 전이가 정확해진다고 설명했다. 같은 프레임워크를 양팔 조립 작업과 휴머노이드 로봇에 적용한 사례도 제시됐다.

데이터 수집 경로도 구체적이다. 널리 쓰이는 휴대형 원격조작 장치 UMI 그리퍼에 이 센서를 붙이면, 원본 설계가 기록하지 않던 조작자의 촉각 피드백을 센서 출력으로 남길 수 있다. 이렇게 모은 시각-촉각 동기화 데이터는 사전학습에 쓰고, 이후 원격조작 데이터로 정책을 미세조정하는 흐름이다. 발표에서는 시험관 자세 재정렬, 연필을 손 안에서 돌려 깎기에 넣기, 유리 기구를 놓치지 않는 힘 제어 같은 과제가 예로 제시됐다. 월드 모델 쪽에서는 물리 시뮬레이션 없이 실제 데이터만으로 학습한 3D 영상 예측 모델이 초당 15프레임으로 시각 점군과 촉각 점군을 함께 출력하고, 정렬이 어긋날 때 미끄러짐을 검출한다는 결과도 소개됐다.

개발자 입장에서 의미는 진입장벽과 재현성에 있다. 센서를 사는 대신 만드는 선택지가 생겼고, 부품 목록과 조립 절차, 데이터 읽기 소프트웨어, LeRobot 통합이 모두 공개돼 있어 촉각을 붙인 로봇 학습 파이프라인을 처음부터 구성할 필요가 없다. 시뮬레이션 자산과 보정 절차까지 공개된 점은 실제 로봇 없이 정책을 반복 실험하려는 팀에 특히 유용하다.

한계도 분명하다. 압저항 소재는 전단력(접선력)을 직접 측정하지 못한다. 다만 공간·시간 분해능이 충분하면 근사 추정이 가능하다는 것이 팀의 설명이다. ADI 협업팀은 센서 표면에 얇은 연성 소재를 덮어 변형을 읽는 방식으로 전단력 근사 추정을 연구 중이며, 관련 논문 2편이 CORAL에 채택됐고 그중 한 편은 압저항 소재로 미끄러짐을 검출하는 방법을 다룬다. 배치 간 일관성과 장기 안정성은 2024년 여름 제작한 센서 4개를 1년 반 뒤에 그대로 써서 1년 전 데이터로 학습한 모델이 여전히 동작했다는 팀 내부 사례로 제시됐을 뿐, 외부 검증 수치는 공개되지 않았다. 상용 버전의 분해능 수치 역시 팀과 회사 측 발표 기준이다.