데이터셋·하드웨어

로봇 데이터 팩토리가 텔레오퍼레이션, 자율 실행, 실패 로그, 합성 데이터와 재학습을 연결하는 방법을 품질 관리 기준과 함께 설명합니다.

로봇 모방학습과 강화학습을 데이터 출처·보상·탐색·안전·배포 비용으로 비교하고 두 방법을 결합하는 기준을 설명합니다.

물류 AI가 수요 예측부터 작업 배차, 피킹, AMR 플릿과 예외 처리까지 연결되는 구조를 데이터와 운영 책임 기준으로 설명합니다.

피지컬 AI PoC를 성공 장면이 아니라 반복 성공률·복구·안전·운영 비용으로 검증하는 방법과 단계별 통과 기준을 정리합니다.

Gemini Robotics-ER 1.6이 장면 이해와 공간 추론에서 맡는 역할을 저수준 모터 제어와 구분하고, API 출력·궤적·안전 검증 기준을 설명합니다.

QDD 액추에이터의 낮은 감속비와 반사 관성, 역구동성, 힘 제어 원리를 직접구동·고감속 관절·SEA와 비교해 설명합니다.

웨이브 제너레이터·플렉스스플라인·서큘러스플라인이 맞물리는 하모닉 감속기 원리와 비틀림 강성·히스테리시스·충격·조립 한계를 설명합니다.

로봇 액추에이터를 회전형과 선형, 전기·유압·공압 방식으로 나누고 하중·속도·정밀도·안전·유지보수 기준으로 선택하는 방법을 설명합니다.

로봇 힘·토크 센서의 측정 원리와 손목 6축 센서, 관절 토크 센서, 촉각 센서 차이 및 힘 제어 선정 기준을 설명합니다.

로봇 엔코더의 역할과 증분형·절대형, 광학식·자기식·유도식 차이, 모터축과 출력축을 함께 읽는 듀얼 엔코더 구조를 설명합니다.