전장부품 제조기업 모베이스전자가 차세대 로봇의 핵심 부품인 ‘그리퍼(로봇손)’ 개발에 착수하며 글로벌 로봇 부품 시장 진출에 나섰다. 피지컬 AI 시장이 급성장하는 가운데, 단순 반복 작업을 넘어 인간의 정교한 조작 능력을 구현하는 로봇 수요가 확대되자 기존 전장 기술을 로봇 분야로 확장하는 전략이다. 그리퍼는 로봇의 파지·고정·이동·정렬을 담당하는 핵심 부품으로, 물체를 안정적으로 잡기 위한 파지력 제어가 성능을 좌우한다. 모베이스전자는 차량용 입력장치와 미세압력 감지 기술을 접목해 로봇 손가락에 택타일 센서 어레이를 적용했다. 이를 통해 접촉면 압력 분포를 ‘프레셔 맵’ 형태로 실시간 시각화하고, 정밀한 파지 제어를 구현한다. 여기에 AI 기반 센서 데이터 해석 기술과 초소형 카메라 연동 기술을 결합한 멀티모달 시스템을 적용했다. 카메라로 사물의 외형을 인식하고, 미세압력 센서로 촉각 정보를 더해 재질 판별과 미끄럼 징후를 사전 감지함으로써 파손을 방지한다는 설명이다. 모베이스전자는 로봇 사업과 함께 SDV(Software Defined Vehicle) 대응 AI 차량 제어 기술도 병행 개발 중이다. 졸음운전 모니터링 알고리즘과 인캐빈 제어, 제스처 컨트
DGIST 로봇및기계전자공학과 남강현 교수 연구팀이 중국 상해교통대학교, 일본 도쿄대학교와 함께 전기자동차의 주행 상태를 실시간으로 정밀하게 추정하는 ‘물리적 AI(Physical AI) 기반 차량 상태추정 기술’을 개발했다. 이번 기술은 전기차의 핵심 제어 성능을 높이고 자율주행차의 안전성을 강화할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다. 전기차가 급선회하거나 미끄러운 노면을 주행할 때 차량이 옆으로 얼마나 미끄러지는지를 나타내는 ‘측방향 미끄럼각(Sideslip Angle)’은 안전 제어를 위한 필수 정보다. 그러나 이 값은 차량 내부 센서로 직접 측정하기 어려워 자동차 업계는 복잡한 물리 모델을 활용하거나 간접 계산 방식으로 추정해왔다. 이 방식은 정확도와 주행 조건 대응에서 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 모델과 AI를 결합한 새로운 ‘물리적 AI 기반 추정 기술’을 마련했다. 차량 거동을 설명하는 물리 모델에 더해, 타이어에 작용하는 옆힘(횡타이어력)을 센서로 측정한 값과 AI 기반 회귀 모델(GPR)을 통합해 기존 방식보다 훨씬 높은 정밀도를 확보했다. 특히 연구팀은 물리 모델이 정확히 설명하기 어려운 비선형 타이어 거동과
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