6-DOF 햅틱·텔레오퍼레이션 연구 플랫폼 Haptic Robot - Quanser 동역학 자율주행 항공 메카트로닉스 실험 전문기업 영일교육시스템

6-DOF 햅틱·텔레오퍼레이션 연구 플랫폼

Haptic Robot

Quanser | Robotics & Mechatronics | Telerobotics & Haptics

Haptic Robot

Teleoperation 및 Physical AI 연구를 위한 고정밀 6-DOF 햅틱 인터페이스

제품 설명

Quanser Haptic Robot은 로봇공학, 원격조작(Teleoperation), 인간-기계 상호작용(Human-Machine Interaction), Dexterous Manipulation 및 Physical AI 연구를 위해 설계된 고정밀 6자유도(6-DOF) 햅틱 인터페이스입니다.

X, Y, Z 직선 운동과 Roll, Pitch 방향에 대해 5DOF Programmable Force Feedback을 제공하며, Yaw 축은 연속 회전이 가능하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 사용자의 움직임을 정밀하게 측정하면서 실제 또는 가상의 로봇 시스템에서 발생하는 힘과 반력을 사용자에게 전달할 수 있습니다.

고성능 DC Motor와 Capstan Drive Transmission, 고해상도 Optical Encoder 및 고대역폭 Linear Current Amplifier를 사용하여 낮은 마찰과 Backlash를 유지하면서 빠르고 정밀한 Force Feedback을 구현합니다.

높은 Back-Drivability와 매우 낮은 Intervening Dynamics를 통해 사용자가 로봇의 End-Effector를 자연스럽게 움직일 수 있으며, 최대 3,000 N/m 수준의 선형 방향 Stiffness를 구현할 수 있습니다.

MATLAB^® / Simulink^®, Python^® 및 ROS 2^™ 기반의 개방형 개발 환경을 지원하여, 사용자가 직접 제어 알고리즘과 Teleoperation 전략을 개발하고 검증할 수 있습니다.

단독 Haptic Research Platform으로 사용할 수 있을 뿐 아니라 Quanser Physical AI Lab에서 QArm Research와 결합하여 Teleoperation, Human Demonstration, Data Generation, Imitation Learning 및 End-to-End Physical AI 연구 환경을 구성할 수 있습니다.

주요 특징

High Performance	고성능 6-DOF Parallel Mechanism Capstan Drive 기반의 병렬 기구를 사용하여 높은 Torque, 낮은 Backlash 및 빠른 시스템 응답성을 제공합니다.
Precise & Robust	높은 강성과 낮은 마찰 구조 고해상도 Optical Encoder와 저마찰 구조를 통해 정밀한 Motion Tracking 및 안정적인 Force Feedback을 구현합니다.
Open Architecture	개방형 제어 구조 Position, Velocity 및 Current Control Loop에 접근할 수 있어 연구 목적에 맞는 Custom Controller와 Force Feedback 알고리즘을 직접 구현할 수 있습니다.
Haptic Interface	Programmable Force Feedback 다양한 로봇 시스템과 통합하여 Teleoperation, Human-in-the-Loop Control, Imitation Learning 및 Physical AI 연구에 활용할 수 있습니다.

6-DOF Motion & Force Feedback

X Translational Motion	Y Translational Motion	Z Translational Motion
Roll Rotational Motion	Pitch Rotational Motion	Yaw Continuous Rotation

핵심 기술 구성

구성	특징
Mechanism	6-DOF Parallel Mechanism
Transmission	Heavy-Duty Capstan Drive Transmission
Actuators	6 × High-Performance DC Motors
Sensors	7 × High-Resolution Optical Encoders
Amplifiers	6 × Built-In High-Bandwidth Linear Current Amplifiers
Counterbalance	Adjustable Brass Counterbalances
Connectivity	Plug & Play USB Interface Pedal Connection

주요 성능 사양

Specification	X	Y	Z	Roll	Pitch	Yaw
Workspace	800 mm	250 mm	350 mm	180°	180°	Continuous
Tip Inertia	300 g	300 g	300 g	2.29 g/m²	2.29 g/m²	0.79 g/m²
Max. Force / Torque @ 2A	19.71 N	19.71 N	13.94 N	1.72 Nm	1.72 Nm	1.72 Nm
Max. Force / Torque @ 1.1A	10.84 N	10.84 N	7.67 N	0.948 Nm	0.948 Nm	0.948 Nm
Position Resolution	0.051 mm	0.051 mm	0.051 mm	0.033°	0.033°	0.088°
Stiffness @ 10 kHz	3000 N/m	3000 N/m	3000 N/m	3.4 Nm/rad	3.4 Nm/rad	0.05 Nm/rad

시스템 사양

구분	사양
Degrees of Freedom	6 DOF
Force Feedback	5 DOF Programmable Force Feedback X / Y / Z / Roll / Pitch
Yaw Motion	Continuous
Dimensions	0.53 m × 0.30 m × 0.50 m (H × W × L)
Mass	22 kg (Including Amplifiers)
Actuator	6 × DC Motors Capstan-Drive Transmission
Sensor	7 × Optical Encoders
Connectivity	USB Interface Pedal Connection

소프트웨어 및 개발 환경

• MATLAB^®	• Simulink^®
• Python^®	• ROS 2^™
• Custom Control Algorithms	• Real-Time Control
• Position Control	• Velocity Control
• Current Control	• Force Feedback Control

주요 연구 분야

• Haptics & Force Feedback	• Teleoperation
• Telerobotics	• Human-Machine Interaction
• Human-Robot Interaction	• Dexterous Manipulation
• Bilateral Control	• Adaptive Force Feedback
• Human Demonstration	• Robot Learning
• Data Generation	• Imitation Learning
• Human-in-the-Loop AI	• Physical AI

Teleoperation 연구

Human ↔ Robot Interaction

Haptic Robot을 Master Device로 사용하고 원격 로봇 Manipulator를 Slave System으로 구성하여 사용자의 움직임을 원격 로봇에 전달하는 Teleoperation 시스템을 연구할 수 있습니다.

원격 로봇에서 발생하는 힘이나 환경과의 접촉 정보를 Haptic Robot을 통해 사용자에게 Force Feedback으로 전달함으로써, 단순 위치 명령을 넘어 물리적 상호작용을 포함한 Bilateral Teleoperation 환경을 구현할 수 있습니다.

Physical AI 연구로 확장

Haptic Robot + QArm Research

Haptic Robot은 Quanser의 QArm Research 로봇 매니퓰레이터와 결합하여 인간의 조작 데이터를 수집하는 Physical AI Research Platform으로 사용할 수 있습니다.

연구자가 Haptic Robot을 직접 움직여 로봇에게 Manipulation Task를 시연하고, 이 과정에서 생성된 Position, Motion 및 Interaction 데이터를 활용하여 로봇 학습용 Dataset을 구성할 수 있습니다.

이를 통해 Human Demonstration, Data Generation, Imitation Learning, Robot Learning 및 Physical AI 연구 Workflow를 구축할 수 있습니다.

Physical AI 연구 Workflow

STEP 01. Human Demonstration

연구자가 Haptic Robot을 직접 조작하여 원하는 Manipulation Task를 수행합니다.

STEP 02. Data Generation

조작 과정에서 발생하는 Motion 및 Interaction 데이터를 수집합니다.

STEP 03. Learning

수집된 데이터를 활용하여 Imitation Learning 및 Robot Learning 알고리즘을 개발합니다.

STEP 04. Physical Validation

학습된 알고리즘을 실제 로봇 시스템에 적용하여 Physical AI 모델의 성능을 검증합니다.

Quanser Physical AI Lab

Haptic Robot은 단독 연구 플랫폼으로 사용할 수 있으며, Quanser Physical AI Lab의 구성요소로도 활용됩니다.

QArm Research, Edge Computing, Force/Torque Sensing 및 Haptic Robot을 통합하여 로봇의 Perception, Decision, Motion, Interaction 및 Learning까지 하나의 End-to-End Research Workflow에서 연구할 수 있습니다.

주요 활용 분야

• 햅틱 인터페이스 연구	• Force Feedback
• Teleoperation	• Telerobotics
• Human-Robot Interaction	• Human-Machine Interaction
• Bilateral Control	• Dexterous Manipulation
• Human Demonstration	• Robot Learning
• Imitation Learning	• Physical AI
• 의료 로봇 연구	• 원격 로봇 제어 연구

Force Feedback에서 Physical AI까지

Quanser Haptic Robot은 단순히 사용자의 움직임을 측정하는 입력장치가 아니라, 로봇과 환경에서 발생하는 물리적 상호작용을 사용자에게 Force Feedback으로 전달할 수 있는 양방향 Human-Robot Interface입니다.

높은 Back-Drivability와 정밀한 Position Sensing, Programmable Force Feedback 및 개방형 제어 구조를 통해 Teleoperation과 Haptics 연구에서 시작하여 Human Demonstration, Imitation Learning 및 Physical AI까지 연구 범위를 확장할 수 있습니다.

Quanser Haptic Robot

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Quanser 공식 제품 페이지

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