Physical AI

멀티핑거 로봇 손 제어 기술의 원리와 자유도, 센서, 강화학습 기반 제어 알고리즘, 손 내 조작 과제를 종합적으로 살펴보고 미래 응용 분야를 알아봐요.

로봇 파지(Grasping) 딥러닝 기법은 Physical AI 분야의 핵심 기술로, 로봇이 다양한 물체를 안정적으로 집고 조작하는 능력을 구현합니다. 이 글에서는 기초 원리부터 최신 연구 동향까지 체계적으로 살펴봅니다.

이족 보행 로봇 밸런싱의 핵심 원리를 ZMP, LIPM, MPC, 강화학습, Capture Point까지 한 번에 정리했어요. 휴머노이드가 넘어지지 않고 걷는 비결을 살펴봐요.

Physical AI 시대의 핵심 인프라인 텔레오퍼레이션 데이터 수집 파이프라인의 구조, 센서 동기화, 후처리, 품질 관리까지 실제 설계 관점에서 차근차근 풀어 드려요.

RT-2는 구글 딥마인드가 공개한 비전-언어-액션(VLA) 모델로, 로봇이 인터넷 지식을 활용해 처음 보는 객체와 추상적 지시에도 대응하게 만든 분기점이에요. 작동 원리와 후속 모델 흐름까지 정리했어요.

Diffusion Policy는 이미지 생성에서 검증된 확산 모델을 로봇 동작 생성에 적용한 혁신 기법이에요. 시각적 관측에서 미래 동작 시퀀스를 한 번에 샘플링해 정밀하고 안정적인 제어를 구현해요.

시뮬레이션 투 리얼(Sim2Real) 학습 기법의 핵심 원리와 도메인 랜덤화, 시스템 식별, 도메인 적응, 잔차 정책까지 2025년 Physical AI 최신 파이프라인을 정리했어요.

오픈소스 로봇 파운데이션 모델의 최신 동향을 정리했어요. LeRobot, OpenVLA, π0, SmolVLA 등 주요 프로젝트의 특징과 데이터셋, 학습 기법, 활용 사례까지 실무 관점에서 자세히 살펴봐요.

Nvidia GR00T는 휴머노이드 로봇을 위한 범용 파운데이션 모델이에요. 이중 시스템 구조, 합성 데이터 전략, N1.5 오픈소스 공개까지 Physical AI 시대의 핵심 기술을 정리해요.

로봇 파운데이션 모델(RFM)은 하나의 대규모 신경망으로 다양한 로봇과 작업을 수행하도록 설계된 AI 기술이에요. RT-2, π0, GR00T 등 주요 모델과 데이터·평가·배포 과제를 정리하고 향후 전망까지 짚어 볼게요.