Pollen Robotics가 로봇 없이 사람 손으로 로봇 조작(manipulation) 학습 데이터를 수집하는 오픈소스 핸드헬드 그리퍼 시스템 Grabette를 공개했다. 부품비 약 490유로의 Grabette는 관측용 어안 카메라와 6-DoF 추적용 RGBD 카메라(OAK-D), IMU, 라즈베리파이로 구성되며, 버튼 하나로 시연을 기록한 뒤 브라우저에서 RTAB-MAP 기반 SLAM 처리를 거쳐 LeRobot 형식 데이터셋으로 Hugging Face Hub에 자동 업로드된다. 스탠퍼드 UMI에서 영감을 받았고, 학습된 정책 실행용 로봇 그리퍼 Gripette(약 120유로)도 함께 공개했으며, 200개 시연으로 Diffusion Policy를 학습해 OpenArm 7-DoF 팔에서 검증한 예시를 제공한다. 로봇 학습의 병목인 실세계 데이터 부족을 커뮤니티 기여형 공개 데이터셋으로 풀려는 시도로, 고가 텔레오퍼레이션 장비 없이 누구나 데이터 수집에 참여할 수 있게 한다는 점이 의미 있다.

• •로봇 학습의 병목은 모델이 아니라 대규모 실세계 조작 데이터 부족이며, Grabette는 로봇·텔레오퍼레이션 없이 사람 손으로 데이터를 수집
• •하드웨어는 어안 카메라(정책용 시점) + OAK-D RGBD 카메라(6-DoF 추적) + IMU + 라즈베리파이 구성, 부품비 약 490유로의 완전 오픈소스
• •브라우저 대시보드에서 원클릭으로 RTAB-MAP SLAM 처리 후 LeRobot 형식 데이터셋을 Hugging Face Hub에 자동 생성
• •로봇 팔에서 정책을 실행하는 쌍둥이 그리퍼 Gripette(약 120유로)도 공개, 데이터 형식은 특정 로봇 팔에 종속되지 않음
• •200개 시연으로 Diffusion Policy(ResNet18+SpatialSoftmax, DDIM)를 단일 소비자용 GPU에서 학습해 OpenArm 7-DoF 팔로 검증한 전체 예시 제공