AI Model
AI 기반 분석/피드백
슈팅·자세·움직임을 실시간으로 읽고, 즉시 피드백으로 돌려줍니다.
메타후프아레나 시각 자료

Haptic Teleoperation

손끝의 감각으로
휴머노이드를 직접 조종합니다.

촉각 원격조작(haptic teleoperation) 기술은 로봇 AI 학습과 제어 정밀도 향상에 기여합니다.
HaptX 공식 한국 대리점


햅틱 인터페이스를 통해 사물의 질감과 힘을 낮은 지연으로 인지합니다.

촉각·동작 데이터는 전처리 및 학습 과정을 거쳐 AI 모델 고도화에 활용됩니다.

이러한 데이터 축적은 휴머노이드의 판단, 제어, 작업 수행 능력 개선에 중요한 기반이 됩니다.

Physical AI Robot

휴머노이드가 직접 일합니다.

Sanctuary AI는 HaptX 장갑을 활용해 휴머노이드 로봇에 인간 수준의 촉각 피드백을 구현합니다.


HaptX Gloves로 장인의 손처럼 정교한 로봇 손을 직관적으로 제어합니다.

고성능 촉각 센서가 접촉·압력·질감을 실시간으로 전달하며, 고정밀·저지연 데이터로 완벽한 조작을 구현합니다.

Shadow Robot 공동 개발·ANA 지원 아래 촉각 기술과 로보틱스의 새로운 가능성을 확장합니다.

Motion Capture

공간을 데이터로. 움직임을 지능으로.

고정밀 모션캡처 기술은 휴머노이드 로봇 제어와 AI 학습 환경에 최적화되어 있습니다.
evercoast, chingmu 공식 한국 대리점


오차 없는 공간 장악 6DoF 동기 측정과 글로벌 트래킹으로 위치·자세를 한 번에, 전 공간을 빠짐없이.

지연 없는 실시간 제어 초저지연 전송으로 데이터가 도착하는 순간, 로봇이 움직입니다.

데이터가 쌓일수록 똑똑해지는 AI반복된 동작 데이터가 휴머노이드의 판단과 수행 능력을 스스로 키웁니다.

Humanoid Hand Learning Powered by Real Haptics
인간의 손 감각과 움직임을 디지털로 확장하여,
휴머노이드의 정교한 손동작 학습과 실시간 상호작용을 가능하게 합니다.
차세대 True-contact Haptics

최대 2mm 피부 변형 기반의 실제 촉각 구현, 손당 135개 피드백 포인트와 Microfluidic Actuator 기술로 휴머노이드·XR·원격조작 환경에 최적화된 몰입형 인터랙션을 제공합니다.

실제 힘을 전달하는 Force Feedback

Microfluidic 공압 액추에이터 기반으로
손가락당 최대 8lbs의 힘 반응을 구현하며, 가상 객체의 무게와 저항감을
현실처럼 전달합니다.

초정밀 손동작 트래킹 기술

30DoF 기반 자기식 모션트래킹으로 서브밀리미터 수준의 정밀한 손동작을 실시간 추적합니다. 지연과 오클루전 없는 자연스러운 인터랙션 환경을 제공합니다.

Humanoid AI Platform
손끝의 촉각으로 조종하고 모든 움직임을 데이터로 쌓아, 휴머노이드가 스스로 진화합니다.

휴머노이드 로봇부터 바이오메카닉스 연구, 영화·XR 콘텐츠까지 다양한 산업 환경에 최적화된 고성능 모션캡처 솔루션입니다. 정밀한 공간 트래킹 기술과 유연한 시스템 아키텍처를 기반으로, 대규모 멀티카메라 환경에서도 안정적인 퍼포먼스와 빠른 구축 효율을 제공합니다.

주요 특징:

  • 초정밀 실시간 공간 트래킹
  • 대규모 멀티카메라 시스템 확장 지원
  • 빠르고 유연한 시스템 구축
  • 로봇·XR·바이오메카닉스 환경과 높은 호환성
  • 안정적인 데이터 처리 및 운영 효율성
  • 비용 효율성을 고려한 산업형 모션캡처 솔루션

Evercoast의 실시간 볼류메트릭 캡처 기술과 CHINGMU의 고정밀 동작분석 시스템은 인간의 움직임을 디지털 데이터로 정밀하게 구현합니다. HaptX 햅틱 기술과 연동하여 손의 압력, 촉감, 움직임을 실시간으로 측정하고 분석함으로써 실제와 같은 상호작용 환경을 제공합니다. 사람의 움직임과 감각 데이터를 통합하여 Physical AI, 휴머노이드 로봇, 디지털 트윈 분야의 학습과 제어를 한 단계 더 발전시킵니다.

이를 통해 로봇은:

  • 인간처럼 환경을 이해하고
  • 실제 작업을 학습하며
  • 물체와 자연스럽게 상호작용하고
  • 사람의 작업 방식을 모방(Imitation Learning)할 수 있습니다.