로봇 플랫폼
로봇 학습과 동작 계획
개요
로봇 플랫폼에 센서 분석, 모션 플래닝, 조작 학습을 적용합니다.
조작 데이터와 센서 로그를 자율 동작과 원격 조작에 활용합니다.
사족보행 로봇, 이동 조작 로봇, 협동로봇, 고정형 플랫폼에 적용합니다.
현장의 문제
산업 현장에서 로봇이 쓰이려면 센서 데이터를 읽고 산업안전 제약 안에서 상황에 맞게 움직이는 판단이 필요합니다. 플랫폼마다 조건이 달라 범용 해법이 통하지 않습니다.
해결 방식
센서 융합 기반 상태 추정과 작업 환경 적응형 모션 플래닝을 플랫폼별 조건에 맞게 구성합니다. 시연 기반 조작 학습, VLA 파운데이션 모델 파인튜닝, 엔드 투 엔드 정책 학습을 지원합니다.
- 읽는 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 제약 안에서의 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?
- 네. VLA 파운데이션 모델 파인튜닝과 센서-투-액션 엔드 투 엔드 정책 학습을 지원합니다.