A 일반 산업용 그리퍼는 주로 개폐 동작을 통해 물체를 고정적으로 집는 작업에 초점을 맞춘 반면, Allegro Hand는 각 손가락과 관절을 독립적으로 제어할 수 있는 다관절 구조를 갖추고 있습니다. 이러한 구조를 통해 물체의 형태나 위치에 따라 다양한 파지 형태를 구현할 수 있으며, 단순 반복 작업이 아닌 정교한 조작 동작을 수행할 수 있습니다.

이러한 구조적 특성으로 인해 Allegro Hand는 로봇 조작(manipulation), 강화학습(RL), 모방학습, 파지 안정성 분석, 손–물체 상호작용 연구 등 고자유도 로봇 손 제어가 필요한 연구 분야에 적합합니다. 복수의 관절과 손가락을 동시에 제어해야 하는 문제를 실제 하드웨어 환경에서 실험할 수 있어, 시뮬레이션 기반 연구를 현실 환경으로 확장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이로 인해 많은 학계와 연구소에서 연구 플랫폼으로 활용되고 있습니다.

A Allegro Hand는 기본적인 파지(Pick & Place)뿐만 아니라, 물체를 손 안에서 굴리거나 위치를 조정하는 인핸드 조작(In-hand manipulation), 물체의 자세 변경, 미끄럼을 고려한 파지 제어 등 사람 손에 가까운 다양한 조작 동작을 구현할 수 있습니다. 이러한 기능은 복잡한 조작 시나리오를 연구하거나, 인간 수준의 손 조작 능력을 목표로 하는 로봇 연구에 유용하게 활용됩니다.

A Allegro Hand는 로보틱스 및 AI 분야의 대학·연구소 연구자, 조작 알고리즘을 개발하는 엔지니어, 차세대 로봇 핸드 기술을 검증하고자 하는 기업 및 연구 기관에 적합합니다. 특히 고자유도 로봇 손 제어와 정밀 조작 기술을 실제 하드웨어 환경에서 구현하고자 하는 사용자에게 이상적인 연구용 플랫폼입니다.

A Allegro Hand는 연구용 및 산업용으로 활용되는 다관절 로봇 손으로, 사람 손과 유사한 구조를 기반으로 정교한 조작이 요구되는 다양한 로봇 응용 분야에서 사용됩니다. 단순한 물체 집기를 넘어, 복잡한 파지 전략과 섬세한 손가락 움직임이 필요한 AI 기반 조작 연구, 로봇 실험, 알고리즘 검증 환경에 적합합니다. 특히 인간 손의 조작 방식을 모사하거나, 학습 기반 제어 기법을 검증하는 용도로 널리 활용됩니다.

A 자율주행로봇 도입 시에는 먼저 현장 환경과 적용 공정에 대한 충분한 분석이 필요합니다. 통로 폭, 바닥 상태, 장애물 유무, 사람과의 동선 등 물리적 환경이 로봇 주행에 적합한지 검토해야 합니다. 또한 로봇의 주행 방식과 제어 구조, 기존 설비 및 상위 시스템과의 연동 가능 여부를 함께 고려해야 합니다. 작업 형태가 단순 반복인지, 향후 공정 변경이나 확장이 예상되는지에 따라 로봇 유형과 운영 방식도 달라질 수 있습니다. 마지막으로 초기 구축 비용뿐 아니라 운영·유지보수, 레이아웃 변경 시 대응 가능성까지 포함해 장기적인 관점에서 검토하는 것이 중요합니다. 이러한 요소들을 종합적으로 고려해야 자율주행로봇을 현장에 안정적으로 도입하고 효과적으로 활용할 수 있습니다.

A AMR 및 AMMR의 다수 동시 운영 가능 여부는 ACS의 설계 수준에 따라 달라집니다. 원익로보틱스의 ACS는 다수의 AMR과 AMMR을 동시에 운영할 수 있도록 설계되어 있습니다.

기술적인 관점에서 보면 AMR과 AMMR은 모두 자율주행을 기반으로 하기 때문에, 동시 운영 자체에는 문제가 없습니다. 두 로봇의 차이는 지향하는 핵심 요소, 즉 수행하는 Job의 형태가 다르다는 점에 있습니다. AMR은 물건을 이송하는 작업을 목표로 하고, AMMR은 물건을 Pick & Place 하는 작업을 목표로 하며, 목적이 다를 뿐입니다.

결국 이는 각 로봇에 수행 목적에 맞는 미션을 ACS에서 어떻게 부여하느냐의 문제이며, ACS에서 목적에 맞는 미션 전달이 이루어지면 기능적인 제약은 없습니다. 현재 원익로보틱스의 ACS는 서로 다른 층, 서로 다른 공간에 위치한 AMR과 AMMR을 동시에 관제하고 있으며, 동일한 ACS 환경에서 서로 다른 기능의 미션을 전달하고 관리하는 시스템을 운영하고 있습니다.

A 원익로보틱스의 핵심적인 강점은 ACS에 있습니다. 기능적인 측면에서 국내 최고 수준의 경쟁력을 갖춘 ACS로, 고객 친화적인 관점에서 사용 편의성과 문제 발생 시 고객과의 소통이 가능하도록 설계된 기능이 포함되어 있습니다. 일반적인 ACS와 WR-ACS(원익로보틱스 ACS)의 핵심적인 차이점은 다음과 같습니다.


1.사용자 친화적인 사용자 관리 시스템 제공
2.ACS에서 지도 작성 및 편집이 가능한 사이트(Map) 관리 시스템 제공
3.웹 기반 환경으로 PC 및 태블릿에서 모두 동작 가능
4.실시간 알람 생성 및 알람 이력 관리 기능
5.로봇 이동 중 에러 이력 관리, 업무 이력 관리, 데이터 저장 및 리포트 생성 기능
6.Job 스케줄링 기능, 업무 생성·수정 관리, 커스텀 대시보드 제공
7.경로 관리 기능, 생산 관리, 로봇 관리 기능 8.보안 관리 기능 지원(웹 취약성 기준) 9.IoT 장치 제어 기능 10.엘리베이터 로봇 탑승 제어 기능 11.스크래치 기반 미션 수행 기능

이러한 기능을 기반으로 원익로보틱스는 100대 이상의 로봇을 직접적으로 관리할 수 있는 핵심적인 장점을 보유하고 있습니다.

A ACS(Autonomous Control System)는 여러 대의 AMR을 중앙에서 통합 관제·제어하는 상위 제어 시스템입니다. 현장에서는 기능적인 범위에 따라 FMS(Fleet Manager System)라고도 합니다.

ACS의 핵심은 여러 대의 로봇이 자율주행 기반으로 이동하면서 서로 충돌 없이, 효율적으로 작업하도록 조율하는 중앙의 핵심 두뇌입니다. 교차로에서 충돌 없이 이동하도록 제어하는 것, 특정 병목 구간의 이동 방식을 제어하는 것, 작업을 효율적으로 지시하는 것, 장애 발생 시에도 효과적으로 업무를 수행하도록 제어하는 것 등 다양한 기능을 수행합니다.

순수하게 로봇 관제·제어(Fleet Management)만 수행하는 경우에는 로봇의 실시간 모니터링(위치, 배터리, 작업 상태, 로봇 순위) 수준의 제어만으로도 운영이 가능합니다. 그러나 로봇에 작업을 할당하고 Rule 기반의 제어를 수행하는 경우에는 추가적인 기능이 필요하며, 이 경우에는 ACS의 기능을 가지고 동작을 해야 합니다.

A AGV(Automated Guided Vehicle)와 AMR(Autonomous Mobile Robot)은 모두 공장 및 물류 현장에서 사용되는 이동로봇이지만, 핵심적인 차이는 정해진 길을 따라 이동하는지, 스스로 길을 판단해 목적지까지 이동하는지에 있습니다.

AGV는 바닥에 설치된 자기 테이프, QR 마커, 와이어, 레일 등 사전에 설치된 가이드를 따라 이동하는 무인 운반차입니다. 기술 구조상 자기 센서나 QR 리더가 핵심이며, 단순 라인 트래킹, 중앙 제어 운행, 사전 정의된 노선을 필수로 하는 방식입니다. 즉, 바닥이나 설비가 이동 경로를 알려주는 구조로 이해할 수 있습니다.

반면 AMR은 센서와 지도(Map)를 이용해 주변 환경을 인식하고, 실내에 작성된 Map을 기반으로 스스로 경로를 판단해 이동하는 자율주행 로봇입니다. 모든 AMR은 이러한 실내 Map을 기반으로 주행하며, 로봇이 이동 상황에 따라 경로를 결정하는 구조를 갖습니다. 기술적으로는 LiDAR, 카메라, IMU를 기반으로 SLAM 방식의 자율주행을 수행하며, ACS 기반의 교통 제어를 받아 다수 로봇이 함께 운용됩니다.

특성 측면에서 AGV는 구조가 단순하고 안정성이 높아 24시간 반복 작업에 적합하며, 환경이 고정된 작업에 유리합니다. 반면 AMR은 라인 변경이나 확장에 유연하고, 작업 변경 시 소프트웨어 대응이 가능하며, 사람과의 협업 환경에도 적합합니다. 또한, 초기 구축 비용과 변경 비용 측면에서 AGV는 AMR 대비 부담이 큰 편이라는 한계가 있습니다. 이러한 흐름 속에서 최근 산업 현장에서는 AGV 중심의 자동화에서 AMR, AMMR, 나아가 휴머노이드 로봇으로 트렌드가 변화하고 있습니다.

A AMR(Autonomous Mobile Robot, 자율이동로봇) 과 AMMR(Autonomous Mobile Manipulator Robot, 자율 이동형 조작 로봇)은 모두 자율주행 기반의 이동로봇이지만, 핵심적인 차이는 ‘이동’만 수행하는지 ‘이동과 조작’을 함께 수행하는지에 있습니다.