2026년 8월 30일UMI논문해석 - Tactile-Conditioned Diffusion Policy for Force-Aware Robotic Manipulation손에 드는 UMI 집게에 GelSight Mini를 심어 사람이 힘까지 시연하게 하고, 기하가 똑같은 구동형 쌍둥이 집게로 그 힘을 로봇에 재현한 FARM을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - TacUMI: A Multi-Modal Universal Manipulation Interface for Contact-Rich Tasks촉각·힘토크·자세를 한 집게에 모으고 트리거 힘까지 기록에서 걷어낸 다중 모달 수집기, 그리고 케이블 장착 시연을 의미 단위로 90% 넘게 잘라내는 분할 프레임워크를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - RDT2: Exploring the Scaling Limit of UMI Data Towards Zero-Shot Cross-Embodiment GeneralizationUMI 하드웨어를 CNC로 다시 만들어 1만 시간을 모으고, 7B VLM 위에 RVQ·흐름 정합·증류 3단 레시피를 얹어 처음 보는 로봇에 미세조정 없이 옮겨 붙인 RDT2를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - UMI-3D: Extending Universal Manipulation Interface from Vision-Limited to 3D Spatial Perception원조 UMI의 단안 시각 SLAM이 가림과 동적 장면에서 무너지던 자리를 손목에 얹은 저가 LiDAR로 바꿔 끼우고, 시공간 정합 파이프라인까지 통째로 공개한 UMI-3D를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI data for VLA TrainingUMI로 모은 데이터를 대형 VLA에 그대로 먹이면 왜 성능이 오르지 않는지를 어안 시야의 분포 밖 문제와 궤적의 물리 비현실성으로 나눠 짚고, VQA 데이터셋과 물리 검증 파이프라인으로 메운 VISTA를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - YUBI: Yielding Universal Bidigital Interface for Bimanual Dexterous Manipulation at Scale권총 손잡이 UMI가 손가락과 집게 사이에 만들어 놓은 기계적 오프셋을 손가락 정렬 양보 구동으로 걷어내고, 8,434시간·120만 에피소드·119과제 양팔 데이터셋까지 통째로 공개한 YUBI를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - UMI-Bench 1.0: An Open and Reproducible Real-World Benchmark for Tabletop Robotic Manipulation with UMI DataUMI 계보가 커지자 정작 없던 것은 실로봇 평가 규격이었습니다. 수집·리셋·실행·로깅·요인 분석을 하나의 프로토콜로 묶어 10개 과제·약 2만 시연·1500회 실기 롤아웃으로 검증한 UMI-Bench 1.0을 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMI논문해석 - Bridging Handheld and Teleoperated Supervision for Contact-Rich Manipulation via State-Gated Experts손에 들고 모은 UMI 데이터는 자유공간에서는 유효하지만 접촉 구간에서는 동역학적으로 실현 불가능한 라벨이라는 것을 실측으로 보이고, 실패 구간만 부분 원격조작으로 메우되 상태 기반 게이트로 전문가를 갈라 라우팅해 성공률을 최대 36.7% 끌어올린 BRIDGE를 원본 그림과 함께 풀어봅니다.
2026년 8월 30일UMIUMI 계보 - 전체 목차로봇 없이 손에 든 집게로 시연을 모아 여러 로봇에 그대로 옮기는 UMI와, 그 뒤를 이어 갈라져 나온 파생 연구들을 계보 순으로 정리한 시리즈입니다.
2026년 6월 24일Robotics임피던스 제어와 무중력 모드 (Impedance Control & Zero-G)로봇이 환경 접촉 시 힘과 위치를 동시에 다루는 임피던스 제어 원리 — M·B·K 파라미터, 임피던스 vs 어드미턴스 구조 차이, 무중력(Zero-G) 모드까지 정리.