태그: #robotics
GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 27 편
#robotics 태그가 붙은 글은 27편이고, 가장 최근 글은 2026-08-02에 올라왔습니다.
함께 자주 붙은 태그: #ai-papers 12 #vla 8 #electronics 6 #ai 5 #math 5
최근 90일 동안 많이 읽힌 글:
로봇공학에 필요한 수학, 순서대로 — 그리고 무엇을 나중으로 미뤄도 되는가 ♪ 들을 수 있어요
로봇 팔을 만들려면 수학을 어디까지 알아야 하는지에 대한 답입니다. 선형대수, 삼각법과 회전 표현, 미적분과 다변수, 미분방정식과 제어이론, 확률과 추정, 최적화 순으로 여섯 갈래를 정리했습니다. 각 갈래마다 로봇 팔의 어느 부분에서 정확히 쓰이는지, 어느 수준까지 알면 충분한지, 그리고 무엇을 나중으로 미뤄도 되는지를 함께 적었습니다. 미뤄도 되는 것을 명시한 이유는 그것이 대부분의 사람이
2026-08-02 · 43 분 읽기 #robotics#math#electronics#linear-algebra#control로봇 팔은 무엇으로 이루어지는가 — 링크, 조인트, 그리고 관절을 실제로 움직이는 것들 ♪ 들을 수 있어요
로봇 팔을 만들려고 서보 여섯 개를 사면 대체로 팔이 자기 무게에 무너집니다. 이 글은 링크와 조인트와 엔드이펙터의 정확한 정의에서 시작해 자유도가 무엇을 세는 값인지, 왜 6이 기준인지를 설명하고, 관절을 실제로 돌리는 세 가지 선택지인 서보와 스테퍼와 BLDC를 제조사 공표 규격으로 비교합니다. 감속기가 토크를 몇 배로 키우고 백래시를 얼마나 만드는지, 하모닉 드라이브가 왜 로봇에 쓰이는
2026-08-02 · 47 분 읽기 #robotics#hardware#electronics#arduino#math역기구학 — 가고 싶은 곳에서 관절 각도를 거꾸로 구하기 ♪ 들을 수 있어요
순기구학은 각도를 넣으면 위치가 나오는 한 번의 계산이지만, 역기구학은 해가 없을 수도 여러 개일 수도 무한할 수도 있는 문제입니다. 2링크 평면 팔의 해석해를 코사인 법칙에서 시작해 끝까지 유도하고, elbow-up과 elbow-down 두 해가 왜 반드시 쌍으로 나오는지, 작업공간 밖의 좌표를 넣으면 제곱근 안이 어떻게 음수가 되는지 숫자로 확인합니다. 그다음 자코비안과 의사역행렬로 반복
2026-08-02 · 35 분 읽기 #robotics#math#electronics#hardware#raspberry-pi로봇 팔 제어 루프 — 궤적 생성부터 PID와 중력 보상까지 ♪ 들을 수 있어요
역기구학이 관절 각도를 알려 준 다음부터가 제어의 영역입니다. 목표 각도를 그대로 써 넣으면 팔이 튀는 이유를 가속도의 불연속으로 설명하고, 사다리꼴 속도 프로파일과 5차 다항식 궤적을 같은 90도 이동에 대해 숫자로 비교합니다. 관절공간 보간과 작업공간 보간이 만드는 경로가 43밀리미터 어긋나는 과정을 계산으로 보이고, PID의 세 항이 각각 무엇을 고치는지, 중력 보상 피드포워드 하나가
2026-08-02 · 38 분 읽기 #robotics#electronics#arduino#hardware#math순기구학 — 관절 각도에서 손끝 위치로, 동차변환행렬과 DH 파라미터 ♪ 들을 수 있어요
관절 각도를 알 때 손끝이 어디에 있는지 계산하는 것이 순기구학입니다. 회전은 행렬 곱인데 평행이동은 덧셈이라는 불일치를 4×4 동차변환행렬이 어떻게 해소하는지, 그래서 프레임을 연쇄할 때 왜 곱셈만으로 끝나는지를 실제 숫자로 확인합니다. 2링크와 3링크 팔의 순기구학을 손으로 유도한 뒤 DH 파라미터 표로 옮기고 numpy로 검산하며, 표준 DH와 수정 DH의 곱 순서 차이도 정확히 밝힙니
2026-08-02 · 36 분 읽기 #robotics#math#electronics#raspberry-pi#hardwareGemini Robotics 2와 로봇 파운데이션 모델 — 전신 제어가 실제로 바꾸는 것
2026년 7월 30일 Google DeepMind가 Gemini Robotics 2를 공개하면서 휴머노이드의 발끝부터 손끝까지를 하나의 비전-언어-행동 모델로 제어한다고 발표했습니다. 함께 공개된 숫자는 흥미롭게도 자랑이 아니라 현재 상태의 정직한 기록에 가깝습니다 — 전구를 푸는 데 92퍼센트, 끼우는 데 36퍼센트, 바닥에서 물건을 집는 데 45.7퍼센트. 이 글은 VLA가 실제로 무엇
2026-07-31 · 26 분 읽기 #ai#robotics#vla#foundation-models#evaluation2026 로봇 기업 지도 — 휴머노이드 격전과 VLA 모델, 그리고 엔지니어의 진입 경로
2026년은 휴머노이드 출하가 전년 대비 7배(5만 대 전망)로 뛰는 변곡점입니다. 390억 달러 밸류에이션의 Figure와 자체 VLA 모델 Helix, 여름 양산에 들어가는 Tesla Optimus Gen 3, 5,500대를 이미 판 가격 파괴자 Unitree, 로봇의 범용 두뇌를 파는 Physical Intelligence(π0)까지 — 주요 기업들을 하드웨어·두뇌·시장 축으로 정리하고
2026-07-09 · 11 분 읽기 #robotics#ai#vla#trends#career휴머노이드 전신 제어 — 두 발로 걷고 손으로 다루기 ♪ 들을 수 있어요
휴머노이드 로봇이 두 발로 걷고 손으로 물건을 다루기까지, 이족보행 제어와 전신 제어(whole-body control)의 핵심 개념을 정리합니다. ZMP와 MPC, 강화학습 기반 로코모션, 균형과 낙상 회복, 보행과 조작의 통합, 그리고 시뮬레이션 학습을 실물로 옮기는 흐름을 다이어그램과 함께 살펴봅니다.
2026-06-29 · 40 분 읽기 #ai-papers#robotics#humanoid#locomotion#whole-body-controlSim-to-Real — 시뮬레이션에서 배운 것을 현실로
시뮬레이션에서 학습한 로봇 정책이 현실에서 무너지는 이유(현실 격차)를 분석하고, 도메인 랜덤화·도메인 적응·시스템 식별·디지털 트윈 같은 대응 기법과, 촉각·마찰 등 재현이 어려운 물리, zero-shot 전이의 가능성과 한계를 다이어그램과 사례로 설명합니다.
2026-06-29 · 34 분 읽기 #ai-papers#robotics#sim-to-real#domain-randomization#digital-twin로봇 파운데이션 모델 — 하나의 정책으로 여러 일을 ♪ 들을 수 있어요
하나의 정책으로 여러 로봇, 여러 작업을 해내려는 로봇 파운데이션 모델의 흐름을 정리합니다. 제너럴리스트 정책의 개념, Open X-Embodiment 같은 대규모 로봇 데이터, 크로스 임바디먼트, VLA와의 관계, 스케일링 관점, 그리고 데이터·안전·평가라는 과제를 다이어그램과 함께 살펴봅니다.
2026-06-29 · 38 분 읽기 #ai-papers#robotics#foundation-model#generalist-policy#open-x-embodiment사람 영상에서 배우는 로봇 — 웹 스케일 데이터의 꿈 ♪ 들을 수 있어요
사람이 물건을 다루는 영상에서 로봇이 배울 수 있을까요. 어포던스와 궤적, 도메인 갭, 표현학습과 사전학습, 원샷 모방, 웹 비디오 스케일업, 그리고 로봇 데이터와의 결합까지 사례와 한계를 짚습니다.
2026-06-29 · 37 분 읽기 #ai-papers#robotics#imitation-learning#representation-learning#video로봇 안전과 정렬 — 강력한 로봇을 신뢰하려면
점점 강력해지는 로봇을 어떻게 신뢰할 수 있을까요. 물리적 안전, 제약 강화학습과 안전층, 분포 이탈 대응, 사람-로봇 협업 안전, 검증과 표준, 그리고 임바디드 AI의 정렬 과제까지 균형 있게 살펴봅니다.
2026-06-29 · 34 분 읽기 #ai-papers#robotics#safety#alignment#reinforcement-learning월드 모델 — 로봇이 미래를 상상하다
월드 모델의 개념(환경 동역학을 학습하는 것)을 설명하고, 모델 기반 강화학습, 잠재 공간 예측, 비디오 예측·생성 모델의 로봇 응용, 상상 롤아웃과 MPC를 통한 계획, 그리고 보행·조작에의 적용과 한계를 다이어그램으로 정리합니다.
2026-06-29 · 34 분 읽기 #ai-papers#robotics#world-models#model-based-rl#planning로봇은 어떻게 배우는가 — 모방학습과 강화학습
로봇이 기술을 습득하는 네 가지 방식을 개괄하고, 모방학습(텔레오퍼레이션·행동 복제·DAgger)과 강화학습(보상·정책·탐험)의 원리와 장단점, 데이터 효율의 차이, 그리고 두 접근을 결합하는 방법을 다이어그램과 비교표로 정리합니다.
2026-06-29 · 33 분 읽기 #ai-papers#robotics#imitation-learning#reinforcement-learning#robot-learning로봇의 눈 — 3D 인식과 SLAM
로봇이 세상을 어떻게 보는지 다룹니다. RGB-D·LiDAR·스테레오 센서, SLAM 파이프라인, 포인트클라우드와 복셀, 6D 자세 추정, 딥러닝 인식, 그리고 NeRF와 3D 가우시안까지 로봇 인식의 전체 그림을 코드와 다이어그램으로 살펴봅니다.
2026-06-29 · 33 분 읽기 #ai-papers#robotics#slam#3d-perception#pointcloud촉각 센싱과 정교한 조작 — 로봇이 손끝으로 느끼다 ♪ 들을 수 있어요
로봇이 손끝으로 세상을 느끼기 시작했습니다. 비전 기반 촉각 센서(GelSight류)와 전자피부, 촉각이 담당하는 미끄러짐·힘·재질 감지, 시각-촉각 융합, 정교한 인핸드 조작, 그리고 촉각 sim2real과 학습 방법을 다이어그램과 함께 정리합니다.
2026-06-29 · 41 분 읽기 #ai-papers#robotics#tactile-sensing#manipulation#gelsight휴머노이드를 위한 두 개의 뇌 — GR00T N1과 Helix
휴머노이드 로봇을 위한 VLA는 빠른 반사와 느린 사고를 함께 갖춰야 합니다. NVIDIA GR00T N1과 Figure AI Helix를 중심으로, 빠른 저수준 제어(System 1)와 느린 계획(System 2)을 결합하는 듀얼 시스템 아키텍처, 학습 방식, 과제와 전망을 정리합니다.
2026-06-27 · 29 분 읽기 #ai-papers#robotics#humanoid#groot-n1#helixDiffusion Policy와 π0 — 부드러운 로봇 행동의 비밀
이산 액션 토큰의 한계를 넘어, 행동을 연속값으로 생성하는 두 흐름을 살펴봅니다. Diffusion Policy는 행동을 디노이징으로 생성하고, π0는 flow-matching으로 고주파 연속 액션을 만듭니다. 두 접근의 아이디어, 아키텍처, 제어 주파수, 강점과 한계를 정리합니다.
2026-06-27 · 28 분 읽기 #ai-papers#robotics#diffusion-policy#pi0#flow-matching로봇이 보고 듣고 움직이다 — VLA 모델 RT-2와 OpenVLA 리뷰
비전-언어-행동(VLA) 모델은 카메라 영상과 자연어 지시를 받아 로봇의 행동을 직접 출력합니다. RT-2, Open X-Embodiment, OpenVLA를 중심으로 VLA 패러다임의 아이디어, 아키텍처, 액션 토큰화, 강점과 한계를 정리합니다.
2026-06-27 · 29 분 읽기 #ai-papers#robotics#vla#rt-2#openvla휴머노이드 로봇 투자 테마 — Figure, Tesla, 1X가 그리는 미래 ♪ 들을 수 있어요
휴머노이드 로봇은 2026년 가장 뜨거운 투자 테마 중 하나입니다. Figure, Tesla Optimus, 1X 등 주요 기업의 기술 현황과 밸류체인, 보급 시점 논쟁, 그리고 과열 리스크까지 강세와 약세 양쪽 시각으로 균형 있게 살펴봅니다.
2026-06-18 · 39 분 읽기 #ai#humanoid-robot#robotics#investing#tesla