로봇이 스스로 자신의 관절 구조와 구동 특성을 탐색해 제어 방법을 익히는 AI 플랫폼이 중국 로봇 하드웨어에서 시험대에 오른다. 국내 피지컬 AI 스타트업 로바이(Robai, 대표 정원영)는 중국 베이징에 본사를 둔 다관절 로봇 핸드 전문 제조사 링커봇(LinkerBot)과 AI 기반 로봇 제어 기술의 적용·검증을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 로바이가 개발 중인 AI 자가탐색 제어 플랫폼 ‘로봇 아카데미(Robot Academy)’를 링커봇의 상용 하드웨어에 적용해 확인하는 것이 협약의 내용이다.
핸드 2종·로봇 팔 1종에 적용해 자율 학습 평가
검증 대상은 링커봇의 로봇 핸드 2종과 로봇 팔 1종, 총 3종이다. 링커 핸드 O6(Linker Hand O6)와 링커 핸드 L20 라이트(Linker Hand L20 Lite), 링커 암 P7(Linker Arm P7)에 로봇 아카데미를 적용한다. 두 회사는 로봇 아카데미가 하드웨어별 제어 방법을 자율적으로 학습할 수 있는지 평가할 계획이다.
비교 기준도 정해져 있다. 기존 엔지니어링 방식과 견줘 초기 제어 설정과 보정 작업의 부담이 얼마나 줄어드는지 확인한다는 계획이다.
로봇마다 다른 제어 개발, AI 자가탐색으로 줄이는 구상
로봇은 제품마다 관절 구조와 구동 방식이 다르다. 새 로봇을 도입할 때마다 제어 소프트웨어를 개발하고 보정해야 하며, 이는 로봇 제조사와 개발사의 시간과 비용 부담으로 이어진다. 로바이는 AI 자가탐색 기술을 활용해 제어 개발 작업의 반복을 줄이고, 다양한 로봇 하드웨어에 제어 기술을 적용하는 과정을 효율화한다는 구상이다.
로바이는 범용 로봇 제어 AI도 개발하고 있다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 수립하는 상위 작업 계획을 개별 로봇의 모터 제어 명령으로 변환하는 기술이다.
정원영 로바이 대표는 제어 기술의 필요성을 이렇게 말했다. “로봇이 실제 산업 현장과 일상에 폭넓게 도입되기 위해서는 뛰어난 하드웨어와 AI 모델뿐 아니라, 서로 다른 로봇을 효율적으로 제어할 수 있는 기술이 필요하다”
정 대표는 이번 협력의 의미도 설명했다. “이번 링커봇과의 협력은 로봇 아카데미가 실제 상용 하드웨어에서도 적용될 수 있는지 확인하는 중요한 출발점”이라는 것이다. 또 “로봇이 스스로 자신의 신체 특성을 이해하고 제어 방법을 학습할 수 있다면 제조사와 개발사가 새로운 로봇을 개발하고 현장에 적용하는 과정의 부담을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.
링커봇 “AI 제어 기술이 어떻게 구현되는지 평가”
장옌바이 링커봇 공동창업자는 “로봇 하드웨어가 더욱 다양해지고 고도화되면서 효율적인 통합과 제어 기술의 중요성도 커지고 있다”고 말했다. 이어 “이번 협력을 통해 로바이의 AI 제어 기술이 링커봇의 로봇 핸드와 로봇 팔에서 어떻게 구현되는지 평가하고, 향후 양사 기술의 협력 가능성을 모색하기를 기대한다”고 밝혔다.
링커봇은 2025년 12월 기준 누적 출하량이 1만 대라고 밝혔다. 글로벌 고자유도 로봇 핸드 시장 점유율은 80% 이상이라는 것이 링커봇의 주장이다.
후속 협력은 초기 검증 결과에 달려
상용 하드웨어에서의 적용 성능이나 제어 비용 절감 효과는 아직 최종 확인된 것이 아니다. 실제 효율 개선 수준과 사업화 범위는 향후 검증 결과에 따라 구체화될 전망이다. 로바이는 검증으로 기술의 실효성을 확인한 뒤 다양한 로봇 플랫폼으로 적용 범위를 넓혀 나가겠다는 계획이다.
후속 협력 여부는 초기 검증 결과를 토대로 결정한다. 양측이 기술 적용을 성공적으로 마치고 결과를 확인하는 경우에 한해, 통합 솔루션 개발이나 공동 고객 발굴 같은 사업화 가능성을 살펴볼 수 있다. 추가 기술 연동도 검토 대상에 오른다.