원격조작이란 조작자가 로봇과 물리적으로 분리된 위치에서 실시간으로 로봇의 동작을 지령하고 감독하는 제어 방식이다. 방사성 환경, 심해, 우주 공간처럼 인간이 직접 접근하기 어려운 곳에서 안전하게 작업을 수행하기 위해 도입된다. 고급 시스템은 마스터-슬레이브 구조에 양방향 햅틱 피드백을 결합하여 조작자가 슬레이브 로봇의 접촉력을 감지하면서 조작할 수 있게 한다. 예를 들어 국제우주정거장의 원격 로봇팔 조작에서는 수백 밀리초의 통신 지연이 발생하며, 이를 보상하기 위해 wave variable 제어나 Smith Predictor 기법이 적용된다. 자율 로봇은 로봇 자체가 판단과 실행을 모두 담당하지만, 원격조작은 인간이 제어 루프 안에 남아 최종 의사결정을 내린다는 점에서 구별된다.
Remote Teleop for arms
Transitive Robotics가 자사의 Remote Teleop 기능에 VR 컨트롤러와 마우스 제스처 두 가지 제어 방식을 새로 추가했다. 이를 통해 로봇 팔, 이동 베이스, 또는 양쪽을 동시에 세계 어디서든 원격 제어할 수 있다. 제공되는 영상 스트리밍은 WebRTC 기반으로 동작한다. 이 기능은 지속적인 데이터 수집과 현장 배포 로봇에 대한 즉각적 개입 목적 모두에 활용 가능하다고 밝혔다.
큐레이터회사 발표 자료 기반이므로 VR·마우스 제어의 실제 지연(latency) 수준과 네트워크 조건은 독립 검증이 이뤄지지 않았으며, 원격 팔 제어에서 지연은 작업 성공률에 직접 영향을 미치는 변수라 현장 적용성은 별도 확인이 필요하다.
일본 휴머노이드 로봇 컨소시엄 J-HRTI(Japan Humanoid Robot Training & Implementation)가 지바현 나라시노시에 'J-HRTI 간토 데이터팩토리'를 구축하고 본격 가동에 들어갔다. 약 1,400㎡ 규모의 시설에 휴머노이드 로봇 35대가 도입됐으며, 오퍼레이터가 원격 조작을 통해 물건 잡기·옮기기·도구 사용 등 인간의 작업 동작을 데이터로 수집하고 있다. 향후 운용 대수를 최대 40대까지 늘릴 계획이다.
큐레이터수집 데이터의 품질은 오퍼레이터 숙련도·과제 다양성에 크게 좌우되므로, 컨소시엄 참여사 간 데이터 접근 조건과 수집 과제 범위가 공개되어야 실제 활용 가치를 가늠할 수 있다.
Friendly ROS 2 Humble integration for controlling FANUC robots through fanucpy/MAPPDK. Includes robot state, teleoperation, I/O, TP programs, RViz2 visualization, and MoveIt 2 execution.
개발자가 FANUC M-10iA 로봇과 R-30iA Mate 컨트롤러를 ROS 2 Humble 환경에 통합하기 위해 fanucpy_ros2를 개발하였다. 해당 컨트롤러(소프트웨어 버전 V7.70P/56)는 공식 FANUC ROS 2 드라이버가 지원하는 컨트롤러 계열과 최소 소프트웨어 버전 요건을 충족하지 못해 별도 구현이 필요하였다. 통신 계층으로는 Agajan Torayev가 개발한 Python 라이브러리 fanucpy를 채택하였으며, 이는 TCP 연결을 통해 컨트롤러 측 프로그램과 통신한다. fanucpy_ros2는 로봇 상태 모니터링, 원격조작(teleoperation), I/O 제어, TP 프로그램 실행, RViz2 시각화, MoveIt 2 모션 플래닝 실행 기능을 표준 ROS 2 개념으로 노출한다.
큐레이터공식 드라이버가 지원하지 않는 구형 컨트롤러를 위한 커뮤니티 구현이므로, 유지보수 연속성과 다른 FANUC 컨트롤러 계열로의 호환성 범위는 별도로 확인이 필요하다.
미국 로봇 스타트업 스킬드 AI(Skild AI)가 로봇 파운데이션 모델(foundation model) 'S1'을 공개했다. S1은 문맥 내 학습(In-Context Learning, ICL) 기술을 적용해, 사람의 작업 시연 영상 한 번만으로 새로운 로봇 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 기존 방식은 새 작업마다 수십~수백 시간 분량의 원격조작(teleoperation) 데이터 수집과 작업별 정책 파인튜닝(fine-tuning)이 필요했다. S1은 이러한 별도의 데이터 수집 및 미세조정 절차 없이 영상 시연만으로 작업 적응이 가능하다고 스킬드 AI 측은 밝혔다.
큐레이터이 성능 수치는 스킬드 AI 측이 직접 밝힌 것으로, 독립적인 검증 결과가 아니며 시연 영상의 촬영 조건·과제 종류·범위가 공개되지 않아 실제 현장 적용 범위를 판단하기 어렵다.
