로보틱스
화면 밖으로 나온 AI, 로봇과 자율주행의 현재
12개 게시글
자율주행 레벨과 ODD
레벨 3이 애매한 진짜 이유
자율주행 단계를 나누는 SAE 기준이 실제로 무엇을 구분하는지, 그리고 레벨보다 중요한 개념인 운행 설계 영역(ODD)이 왜 제품 정의와 책임 소재를 좌우하는지 정리합니다.
로봇 안전 규격
사람 옆에 두려면 무엇을 통과해야 하나
로봇을 펜스 밖으로 꺼내 사람과 같은 공간에 두려면 어떤 기준을 통과해야 하는지, 2025년에 개정된 국제 안전 규격이 무엇을 바꿨는지 정리합니다.
로봇의 연산은 어디서 도는가
클라우드를 기다릴 수 없는 이유
큰 모델은 데이터센터에 있고 로봇은 현장에 있습니다. 제어 주기를 지키기 위해 연산을 로봇 안으로 가져오는 흐름과, 그때 생기는 전력과 발열 문제를 정리합니다.
창고 자동화 투자 회수
로봇이 지금 돈이 되는 거의 유일한 현장
물류 창고가 왜 로봇 도입이 가장 먼저 성립한 현장인지, 회수 기간을 결정하는 변수는 무엇이고 어떤 조건에서 계산이 어긋나는지 정리합니다.
로봇 손과 촉각 센서
걷기보다 집기가 어려운 이유
두 발로 걷는 문제는 상당히 풀렸는데 물건을 집는 문제는 왜 남아 있는지, 촉각 센서가 그 간극에서 어떤 역할을 맡는지 정리합니다.
텔레오퍼레이션
자율 90퍼센트의 남은 10퍼센트는 누가 채우나
사람이 원격으로 로봇을 조종하는 방식이 왜 사라지지 않고 오히려 표준 구성 요소가 됐는지, 학습 데이터 수집과 현장 운영 양쪽에서의 역할을 정리합니다.
시뮬레이션에서 현실로
가상에서 배운 로봇이 현장에서 깨지는 이유
로봇을 가상 환경에서 먼저 학습시키는 방식이 왜 표준이 됐는지, 그리고 시뮬레이션과 현실의 차이를 메우는 도메인 랜덤화가 실제로 무엇을 흔드는지 정리합니다.
로봇 데이터 부족
인터넷에는 없는 학습 자료
텍스트와 이미지는 인터넷에 넘치는데 로봇 동작 데이터는 왜 부족한지, 여러 연구실이 데이터를 합쳐 만든 공동 데이터셋이 그 문제를 어떻게 우회하는지 정리합니다.
휴머노이드 상용화
파일럿은 늘었는데 왜 느린가
사람 모양 로봇의 공장 도입 사례가 실제로 어디까지 왔는지, 시연 영상과 상용 배치 사이의 간극이 어디서 생기는지를 공개된 도입 사례를 기준으로 정리합니다.
VLA 모델
말로 지시하면 로봇이 움직이는 구조
사람이 말한 문장을 로봇의 관절 움직임으로 바꾸는 Vision-Language-Action 모델이 어떤 구조로 작동하고, 언어 모델과 무엇이 다른지 정리합니다.
로보택시 상용화 경쟁
기술 실험에서 도시별 사업권 싸움으로
Uber와 Wayve가 Waymo보다 먼저 런던에서 로보택시를 연 사례를 통해, 자율주행 경쟁의 축이 기술 지표에서 규제와 면허, 플랫폼 결합으로 옮겨간 흐름을 살펴봅니다.
피지컬 AI
화면 밖으로 나온 AI, 로봇과 자율주행
텍스트나 이미지를 다루던 AI가 이제 실제 물리 공간에서 움직이고 판단하는 로봇·자율주행 영역으로 확장되고 있습니다.
선택한 직군에 해당하는 글이 없어요.