로봇 플랫폼
로봇 학습과 동작 계획
개요
로봇 플랫폼에 센서 분석과 모션 플래닝, 조작 학습을 적용합니다.
조작 데이터와 센서 로그를 자율 동작과 원격 조작에 사용합니다.
사족보행 로봇, 이동 조작 로봇, 협동로봇, 고정형 플랫폼에서 운용합니다.
현장의 문제
로봇 플랫폼마다 센서 구성과 작업 환경, 안전 제약이 다릅니다.
해결 방식
센서 융합으로 상태를 추정하고 작업 환경에 맞는 모션 플래닝을 플랫폼별로 설계합니다. 시연 기반 조작 학습과 VLA 파운데이션 모델 파인튜닝, 엔드 투 엔드 정책 학습을 지원합니다.
- 수집 신호
- 조작 데이터, 센서 로그, 시연 데이터
- 배포 형태
- 사족보행, 이동 조작, 협동로봇, 고정형 플랫폼
주요 기능
- 센서 융합 기반 실시간 상태 추정
- 작업 환경 적응형 모션 플래닝
- 안전 제약을 준수하는 자율 행동
- 시연 기반 조작 학습
- 실시간 장애물 회피 경로 계획
- VLA 파운데이션 모델 파인튜닝
- 센서-투-액션 엔드 투 엔드 정책 학습
도입 목표
- 자율 판단 정밀도 향상
- 원격 조작 정밀도 향상
자주 묻는 질문
- 어떤 로봇 플랫폼에 적용할 수 있나요?
- 사족보행 로봇, 이동 조작 로봇, 협동로봇, 고정형 플랫폼에 적용한 경험이 있습니다.
- VLA 모델도 다루나요?
- VLA 파운데이션 모델 파인튜닝과 센서-투-액션 엔드 투 엔드 정책 학습을 합니다.