OLIVESTONE Robotics
Seoul, Korea Get In Touch
얼굴 디스플레이에 빛 패턴이 켜진 검은색 휴머노이드 로봇

Robotics

RX Lab

Background

올리브스톤은 왜 RX Lab을 운영하나요?

RX Lab Background

/01

다양해지는 로봇, 달라지는 상호작용

환경은 복잡해지고, 함께 사용해야 할 로봇은 다양해지고 있습니다.
로봇의 특성을 이해하고, 사람과 효과적으로 상호작용하는 방식을
함께 고민해야 합니다.

/02

자동화 도입 전 테스트 단계 필요

산업 현장에 자동화 도입을 검토하는 기업이 많아지고 있습니다. 이러한 변화에 대응하여 가상 환경을 만들어 보고 로봇의 동작을 반복 검증하여 안정적인 자동화 도입 가능성을 확인하고 있습니다.

거실에서 아이와 함께 블록 놀이를 하는 흰색 휴머노이드 로봇
물류 창고에서 상자를 옮기는 휴머노이드 로봇

RX Lab

앞으로의 UX는 지능형 디바이스를 통해 좋은 데이터를 수집하고 그것을 통해 더 좋은 경험으로 만들어 낼 수 있는 환경을 설계해야 합니다. 그러기 위해 올리브스톤은 하드웨어, AI, 환경의 특성을 이해하고 경험 고도화를 위한 로봇 솔루션을 구축합니다.

Robot eXperience Lab

로봇 이해

경험 데이터 분석

상호작용 연구

실행

이해

Solution 02

RX Data Lab

Solution 01

RX Studio

Robot eXperience

Research

사람과 로봇이 더 자연스럽게 소통하고 협업하기 위한 상호작용 연구

Data-Driven Automation

Solution

로봇 이해도를 바탕으로 자체적인 로봇 솔루션 개발

RX Lab System

로봇 기술이 빠르게 발전하면서, 실제 도입 전에 기술과 로봇의 특성을 충분히 이해하고 검증하는 과정이 중요해지고 있습니다.
RX Lab은 다양한 로봇을 가상·실제 환경에서 연구하고, 사전 실험과 데이터 분석을 통해 더 나은 로봇 경험과 안정적인 도입 방안을 만들어갑니다.

Task 설계 및 실행

Work Design

작업 단계와 기준 설계
  • 작업 단계 분리
  • 로봇 성능 연구
  • 목표·완료·실패 기준 정의
  • 로봇 성능-작업 조건 매칭

Robot Work

로봇 동작 및 반복 실행
그리퍼를 장착한 협동 로봇팔

가상 환경 구축

다기종 연구

로봇팔의 성능과 특성을 비교해 작업에 적합한 기종을 선별

센서 퓨전 SLAM Computer Vision 음성인식

Franka FR3

Franka Panda

Universal Robots UR10e

Denso Cobotta Pro 900

Denso Cobotta Pro 1300

UFactory xArm6

다수 로봇 검증

행동 결과를 이해하고 검증하기 위해 다양한 환경에서 테스트

가상환경 물리 상호작용 병렬 실험 환경
가상 환경에서 병렬로 작업 중인 다수의 로봇팔 시뮬레이션

평가 & 활용

수행 평가

기록 활용

물체 수행 과정 검토
성공 여부 분석

데이터 기반 고도화
히스토리 축적

RX Lab 연구 사례

Physical AI Lab은 실제 로봇과 가상 환경을 오가며 로봇의 행동을 실험하고, 결과 데이터를 분석해 동작과 경험을 지속적으로 고도화합니다.

/ Case 1

단일 테스크 고도화

사람에게 단순한 행동도, 로봇에게는 여러 단계의 판단이 필요합니다. 하나의 테스크를 구별하여 단계별로 관찰합니다.

1. 접근 · 정렬

큐브 상부로 접근집기 위치로 하강

Original Task
큐브를 집어 목표 위치에 두고, 안정된 상태로 마무리
테스크 분리 및 작업 과정 확인 세분화
Task Expansion
  • 접근/파지/운반/배치/완료 확인으로 분리
  • 각 단계별로 성공 상태 확인

/ Case 2

테스크 확장 및 전이

기본적인 이동 학습을 시작으로 작업 조건과 로봇을 확장하며, 다양한 조건에서도 안정적으로 수행할 수 있는 학습 및 제어 방식을 연구합니다.

정해진 순서로 팔·집게 동작 제어

기본 물체 이동 : 물체의 지정 위치 이동

물체를 안정적으로 잡아 지정 위치에 배치함

Original Task
큐브를 집어 목표 위치에 두고, 안정된 상태로 마무리
테스크 확장 및 전이
Task Expansion
조건 확장
Task Expansion
새로운 로봇 적용

/ Case 3

테스크 평가

실제 현장의 관찰·영상·시간 기록을 종합 분석하여, 로봇의 작업 수행 결과를 정성적 및 정량적 지표로 명확히 검증합니다.

정량적 평가

  • 무개입 성공률S / N × 100%
  • 재시도율재시도 시도 수 / N × 100%

0%

  • 무개입 성공률S / N × 100%
  • 재시도율S / T (건/시간)

0%

  • 개입률개입 시도 수 / N × 100%
  • 이상사건율사건 발생 시도 수 / N × 100%

0%

  • 개입률개입 시도 수 / N × 100%
  • 이상사건율사건 발생 시도 수 / N × 100%

0%

작업 완수

수행 효율

운영 안정성

조건별 복구

정성적 평가

작업·현장
적합성 평가

상호작용·운영
경험 평가

실패·개선
원인 평가

정량적 평가
작업 완수 수행 효율 운용·이상 조건·복구
정성적 평가
작업·현장 적합성 상호작용·운영 경험 실패·개선 원인

가장 안전하고 효율적인로봇 자동화 완성

모니터 속 로봇 시뮬레이션을 살펴보는 연구원
화이트보드에 로봇 동작 흐름을 그리는 연구원
실험실의 사족 보행 로봇
선반 앞에서 물체를 집는 로봇 팔
로봇 시뮬레이션 화면을 보며 회의하는 팀
물체를 옮기는 모바일 매니퓰레이터

로봇의 지능화에 따라 사람과 로봇이 협업하는 경험 또한 새롭게 정의되어야 합니다.
로봇과 사용자가 만나는 접점을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 인터페이스를 종합 분석한 로보틱스 경험을 제안합니다.

Robot UX Design

로봇과 사용자가 만나는 경험은 하드웨어, 소프트웨어, 인터페이스 그리고 데이터의 결합으로 만들어집니다.
각 요소가 독립적으로 작동하는 것이 아니라, 네 요소의 융합을 이해하여 기술이 실제 사용 경험으로 이어지도록 설계하여야 합니다.

범용 로봇
범용 로봇
산업 로봇
산업 로봇
서비스 로봇
서비스 로봇

Robot

Robot UX

하드웨어 소프트웨어 데이터 인터페이스
1목적과 물리적 특성 이해
2목적을 수행하기 위한 기술 이해
3목적을 수행하기 위한 기술 이해
4데이터 기반 고도화

User

Hardware: Embodied AI

로봇의 형태는 정형화된 정적 공간에서 벗어나, 변화가 많은 비정형 공간으로 활용 범위를 확장하고 있습니다.
사람이 사용하는 환경을 별도로 재구성하지 않고도 함께 이동하고 작업할 수 있는, 높은 자유도와 적응성을 갖춘 로봇의 형태로 개발되고 있습니다.

Feature

Goal

UX Value

DoF

Bipedal Robot

2족 보행형

새로운 로봇 기술과 인간과 로봇의 상호작용을 실험하거나
검증하는 플랫폼으로 활용되는 연구용 휴머노이드

무거운 하중 처리

다자유도 손가락

부품 정및 조립

인간용 통로 &계단 이용

환경 변화 없이 즉시 투입

설비 재배치 비용 절감

0~0

감정 표현 디스플레이
다축암
다관절 하체

Software: AI-Driven Intelligence

하드웨어의 목적을 지능형 에이전트로 동작하게 만드는 것은 소프트웨어 기술입니다.
복잡한 기술들을 하나의 흐름으로 조율하여 기술이 사용자가 체감하는 자연스러운 경험으로 전환되도록 설계합니다.

Physical AI System

센서, 환경 데이터, 인공지능을 융합해 로봇이 환경을 이해하고
계획하여 행동하는 전 과정을 구현

Robot Data

사전 준비
학습 지원
성과 평가
최적화

이해

Understanding

현재 공간의 좌표와 물체를 이해하고,
사용자 의도와 환경 맥락을 파악

Computer Vision센서 퓨전SLAM음성인식

계획

Planning

인지된 현재 상태를 바탕으로
여러 행동 경로를 생성하고 최적의 행동 결정

작업 분해제약 기반 계획LLM 기반 계획계층적 계획

행동

Action

계획을 실제로 실행하며,
오차를 보정

학습 기반 행동경로·궤적 계획실패 감지실행 모니터링

Interface: Human- Robot Touchpoint

로봇의 지능과 사용자가 교감하는 순간은 인터페이스를 통해 완성됩니다. 사용자와 로봇이 만나는 다양한 접점을 연결하여 완성도 높은 로봇 UX 경험을 제공합니다.

로봇 본체의 버튼, 디스플레이 등 물리적인 접점 설계

음성·표정·모션이 복합적으로 작용하는 소통 설계

Physical Control

Multimodal Interaction

Physical Control

로봇

사용자

로봇 상태를 원격으로 컨트롤하고 관리하는 시스템 설계

Data: Robot Data Framework

로봇에 활용되는 기술과 사람과의 상호작용에서 발생하는 데이터를 이해하고,
이를 학습과 성능 개선에 활용할 수 있도록 데이터 수집·활용 기준을 설계합니다.

로봇의 지능과 사용자가 교감하는 순간은 인터페이스를 통해 완성됩니다. 사용자와 로봇이 만나는 다양한 접점을 연결하여 완성도 높은 로봇 UX 경험을 제공합니다.

데이터 기준 마련

현장 분석

공정 흐름 분석
작업 로봇 검토
작업 대상& 목표 확인

데이터 기반 마련

데이터 관측

데이터 수집&정제

환경과 작업상태 파악
단계별 품질 점검
가상/현실 데이터 수집
특성 반영한 데이터 구성
기준 통일
활용 목적 구분

데이터 품질 분석

동작 특성 확인
유사성 확인
실패 원인 검토

데이터
수집·학습·평가의
일관된 기준 마련

작업 맥락 · HTA

접근
집기
운반
정렬
놓기
물러나기
실제 공정의 산업용 로봇 팔과 가상 시뮬레이션 환경의 로봇 팔 비교

eXperience Convergence

고도화된 로봇 산업에서는 로봇 동작을 위한 기술들과 사용자와 상호작용 하는 모든 과정에서 경험 융합이 필요합니다.
로봇에서 발생하는 데이터를 연결하고 분석해, 로봇 행동과 사용자 경험을 지속적으로 개선할 수 있어야 합니다.

분석

고도화

축적

Robot UX

인터페이스

데이터

하드웨어

소프트웨어

eXperience
Convergence

로봇의 지능화에 따라 사람과 로봇이 협업하는 경험 또한 새롭게 정의되어야 합니다.
로봇과 사용자가 만나는 접점을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 인터페이스를 종합 분석한 로보틱스 경험을 제안합니다.

Next Companion

서비스 로봇의 UX는 기술 강조가 아닌, 사용자와의 상호작용이 자연스럽게 이루어지도록 설계되어야 합니다.
사용자의 행동·상황·의도를 이해하고 공간과 환경에 맞게 반응하여, 신뢰할 수 있는 일상 속의 동반자가 되어야 합니다.

UX Concept

Next
Companion

대화,
요구사항
제스처,
표정, 사운드
행동 패턴,
주변 환경
신뢰
유대
편리

UX Insight

UX Value

UX Value

Trust

1신뢰

안정적인 환경 인식과 예측 가능한 행동을 통해 신뢰할 수 있는 로봇 경험 제공

비전 센서, LiDAR, 촉각 센서 등 다양한 센서를 활용해 주변 환경과 사람의 위치를 정밀하게 인식합니다.
실시간 환경 인지와 안전 제어 기술을 기반으로 충돌 회피, 작업 안정성, 인간-로봇 협업 상황을 지속적으로 관리하여 사용자가 안심하고 함께 사용할 수 있는 신뢰 기반의 로봇 경험을 제공합니다.

Attachment

2유대

지속적인 상호작용을 통해 정서적·행동적 관계를 형성하는 로봇 경험 제공

음성, 제스처, 시선, 위치 정보 등 다양한 사용자 신호를 인식하고 상황에 맞는 반응을 수행합니다.
멀티모달 인식(Multimodal Perception)과 사용자 상태 이해 기술을 기반으로 사용자 행동과 감정 맥락을 파악하여 자연스러운 상호작용을 형성하고, 반복적인 상호작용 속에서 사용자와의 정서적 유대감을 강화합니다.

Convenience

3편리

사용자의 의도와 상황을 이해해 물리적 작업을 대신 수행하는 편리한 로봇 경험 제공

AI 기반 상황 인식과 작업 계획(Task Planning) 기술을 활용해 사용자의 요청과 환경 정보를 종합적으로 분석합니다.
자율 이동과 로봇 조작 기술을 통해 반복적이거나 물리적인 작업을 수행하며, 사용자의 개입을 최소화한 효율적인 자동화 경험을 제공합니다.

로봇의 지능화에 따라 사람과 로봇이 협업하는 경험 또한 새롭게 정의되어야 합니다.
로봇과 사용자가 만나는 접점을 구성하는 하드웨어, 소프트웨어, 인터페이스를 종합 분석한 로보틱스 경험을 제안합니다.

Zero-Gap Cowork

산업용 로봇의 UX는 작업자의 운영 부담을 최소화하고 복잡한 공정 속에서 안정적이고 효율적으로 작동하도록 설계되어야 합니다.
작업 환경과 공정 흐름을 이해하고 작업자와의 협업을 고려하여, 생산성을 높이는 자동화 시스템과 로봇 운용 경험을 제공하는 것이 핵심입니다.

UX Insight

UX Value

Zero-Gap
Cowork

작업자 설정

공정 현황

목표 설정

신뢰성

유연성

효율성

UX Value

Trust

1신뢰성

안정적이고 일관된 작업 수행을 통해 생산 공정의 신뢰성을 확보

산업용 로봇은 정밀 센서와 실시간 제어 시스템을 기반으로 반복 작업을 안정적으로 수행합니다.
충돌 감지와 안전 제어 기술을 통해 작업 환경의 위험 요소를 관리하고, 장시간 운용에서도 일정한 품질과 성능을 유지하여 생산 공정 전반의 신뢰성을 높입니다.

Flexibility

2유연성

지속적인 상호작용을 통해 정서적·행동적 관계를 형성하는 로봇 경험 제공

산업용 로봇은 머신 비전과 AI 기반 작업 인식 기술을 활용해 작업 대상과 공정 상태를 분석합니다.
작업 계획(Task Planning)과 로봇 제어 기술을 통해 다양한 제품 유형과 공정 변화에 대응하며, 생산 환경 변화에도 적용 가능한 유연한 자동화 시스템을 구현합니다.

Efficiency

3효율성

반복 작업 자동화를 통해 생산성과 운영 효율을 극대화하는 로봇 운용 경험 제공

로봇은 자동화된 작업 수행과 공정 데이터 분석을 통해 반복적이고 물리적인 작업을 효율적으로 처리합니다. 생산 시스템과 연동된
로봇 제어 및 모니터링 기술을 활용하여 작업 상태를 실시간으로 관리할 수 있으며, 작업자의 개입을 최소화하면서 생산성과 운영 효율을 동시에 향상시킵니다.