MILLY — Endoskeleton AI 로봇팔
MOTOMIND가 자체 설계·생산하는 내부 골격(Endoskeleton) 구조의 6+1 DoF AI 로봇팔. 저감속 기어비 액추에이터로 빠른 응답성과 부드러운 토크 제어를 확보하고, Manipulation 작업 검증과 실데이터 수집을 담당합니다. MILLY에서 만든 작업 로직은 공통 SDK와 공유 Runtime으로 BELLO에서 그대로 실행됩니다.


사양
6축 관절에 그리퍼/툴 1축을 더한 6+1 DoF 단일 팔로 공급하며, 고정형 작업대나 모바일 베이스에 통합해 운영합니다.
주요 특징
콤팩트한 endoskeleton
외골격이 아닌 내부 골격 구조로 외형 부피를 줄여, 좁은 작업 공간이나 사람 옆 협업 환경에도 부담 없이 통합할 수 있습니다.
고반응 액추에이터
저감속 기어비를 채택해 빠른 응답성과 부드러운 토크 제어를 동시에 제공합니다. 충돌 시 토크 기반 자동 정지가 가능합니다.
유연한 통합 운용
고정형 작업대부터 모바일 베이스, 휴머노이드 통합까지 동일 모듈로 확장할 수 있어 단계적 자동화 도입에 적합합니다.
관절 동작 범위
- J1±170°180°/s베이스
- J2−90° ~ +135°180°/s어깨
- J3±170°180°/s
- J4−110° ~ +110°200°/s
- J5±170°200°/s
- J6±115°220°/s+1축: 그리퍼/툴
시스템 구성
프레임, 액추에이터, 컨트롤러, 그리퍼 인터페이스가 단일 모듈로 통합되어 별도 부품 수배 없이 즉시 운영할 수 있습니다.
Endoskeleton 프레임
내부 골격 구조로 외부 노출 부품을 최소화해 작업자와의 충돌 위험을 낮추고, 콤팩트한 폼팩터로 좁은 작업 공간에도 통합됩니다.
BLDC 액추에이터 모듈
자체 설계한 저감속 BLDC 모듈로 빠른 응답과 부드러운 토크 제어를 동시에 제공해, 정밀 조립부터 빠른 픽·플레이스까지 한 모듈로 처리합니다.
그리퍼 어태치먼트
공정에 맞춰 그리퍼 모듈을 교체할 수 있는 표준 마운트. 픽 앤 플레이스, 조립, 검사용 그리퍼를 선택해 동일 팔에 그대로 사용합니다.
컨트롤 인터페이스
MOTOMIND AI Board와 직접 연동되며, 외부 컨트롤러와도 통합할 수 있는 표준 인터페이스를 지원해 기존 시스템과 함께 사용할 수 있습니다.
적용 영역
조작 작업 검증과 실데이터 수집부터 서비스 로봇 통합까지, 빠른 반복 개발이 필요한 곳에 쓰입니다.
VLA · 모방학습 데이터 수집
햅틱 리더 암 텔레오퍼레이션으로 작업자의 숙련도 편차를 보정한 표준화된 조작 데이터를 모으는 학습 데이터 수집 베드로 사용합니다.
조작 작업 자율 실행 검증
수집한 데이터로 학습한 VLA 정책을 양팔 구성에서 그대로 실행합니다. 식기 정리처럼 순서와 위치 판단이 필요한 작업을 자율로 수행하며 빠르게 반복 개선합니다.
서비스 로봇 통합
모바일 베이스나 서비스 로봇 플랫폼에 매니퓰레이터로 통합해 현장 서비스를 구현합니다.
교육 · 연구 플랫폼
대학·연구기관의 로보틱스, 강화학습, 매니퓰레이션 연구 베드로 도입할 수 있습니다.

공급 구성
사용 환경과 요구 사양에 맞춰 고정형, 모바일 베이스 통합, 휴머노이드 통합 형태로 공급합니다.
Single 6+1 DOF
양산고정형 작업대 또는 모바일 베이스 통합용 단일 팔 모듈.
- 6+1 DOF 단일 팔
- 고정형 / 모바일 베이스 통합
- 그리퍼 모듈 선택
BELLO Integrated
양산모바일 베이스와 AI 컴퓨팅이 통합된 BELLO 휴머노이드 폼팩터.
- 휴머노이드 통합 패키지
- Jetson Orin AGX 온보드
- 엔드 투 엔드 솔루션
소프트웨어 스택
자체 펌웨어와 표준 로보틱스 SW 스택을 함께 지원해, R&D 단계부터 양산까지 동일한 인터페이스로 운영할 수 있습니다.
MOTOMIND SDK
Python · C++ SDK로 모션 제어, 토크 제어, 안전 모니터링을 별도 미들웨어 없이 호출할 수 있습니다.
ROS2 드라이버
ROS2 Humble 기반 드라이버 패키지가 함께 제공되어 MoveIt2, Nav2 등 표준 스택과 추가 작업 없이 연동됩니다.
Teleoperation (TAS)
TAS 텔레오퍼레이션과 결합하면 동일 팔을 학습 데이터 수집 베드로 활용할 수 있어 R&D와 운영을 한 모듈로 전환합니다.
VLA · 모방학습
AI Board와 결합하면 VLA, 모방학습 모델을 엣지에서 실시간 추론할 수 있어 클라우드 의존 없이 동작합니다.