중국 로봇 데이터 기업 PHANES AI가 10월 14일 SeePhys Hub를 출시했다. 사람의 일상 활동을 로봇 훈련 데이터로 바꾸려는 전신 멀티모달 수집 시스템이다. QbitAI 보도에 따르면 Tinno Mobile과 공동 출시했다. Tinno Mobile은 원가 관리, 공급망, 품질 보증 경험을 맡았고, PHANES AI는 제품 설계와 알고리즘을 맡았다.
구성: 착용 장비 네 종류
▼ SeePhys Hub 구성품과 기록 대상 (출처: QbitAI 보도)
| 구성품 | 수량 | 기록 대상 |
|---|---|---|
| 카메라 헤드밴드 | 1 (카메라 4대) | 360도 1인칭 시야 |
| 손목 밴드 | 2 | 손 자세 |
| 모션 트래커(허리·하체) | 3 | 전신 자세와 힘 |
| 촉각 장갑 | 1켤레 (선택) | 고밀도 촉각 |
왜 전신 데이터인가
회사 설명에 따르면 머리에 단 카메라로 찍는 1인칭(Ego) 영상은 대량 확보가 쉬워 로봇 학습의 핵심 데이터원이 됐다. 하지만 몸 전체의 움직임은 놓친다. 눈높이 카메라는 손은 보지만 팔꿈치나 다리는 잘 못 잡는다. 손이 물체를 얼마나 세게 누르는지도 기록하지 못한다. 걷고, 몸을 굽히고, 두 손을 맞춰 쓰는 작업에는 이 빠진 정보가 필요하다는 논리다.
작동 방식과 사양
- 희소 노드 방식: 트래커 3개가 IMU 동작 신호와 노드 간 UWB 거리 측정을 합친다. 알고리즘이 여기에 머리·손목 영상을 융합해 전신 자세를 추정한다.
- 무게: 헤드밴드 220g 이하, 손목 밴드 개당 75g 이하.
- 배터리: 둘 다 24시간 연속 기록 가능.
- 동기화: 헤드밴드의 카메라·IMU·UWB 간 오차 0.5밀리초 미만.
- 후처리 플랫폼: 파싱, 정제, 분할, 의미 라벨링을 처리한다. 장면 재구성, 자세 추정, 손 추적, 로봇 몸체로의 동작 리타기팅과도 연결된다.
장갑은 선택 사양
창업자 겸 CEO 양쉬(Yang Shuo)는 데이터 수집 현장 운영자들이 작업자에게 장갑을 끼우지 말아 달라고 요청했다고 밝혔다. 설거지 같은 섬세한 작업에 방해가 되고 센서 노이즈도 생길 수 있어서다. 그래서 고객이 작업에 맞춰 구성을 고르게 했다. 팀은 영상만으로 촉각을 추정하는 방법도 연구 중이다.
양쉬는 26세에 하얼빈공업대학(선전) 정년 교수가 된 인물이다. 그는 이 장비를 인터넷 영상과 고정밀 모션캡처·실제 로봇 데이터 사이, 중간층 데이터를 겨냥한 제품으로 설명했다.
