데이터셋·하드웨어

프레임리스 모터의 로터·스테이터 구조와 관절 통합 이유, 공극·베어링·냉각·엔코더·감속기 선택 기준을 설명합니다.

하모닉·RV·유성 감속기의 작동 구조와 강성, 백래시, 충격, 효율, 수명 차이를 비교하고 로봇 관절에 맞는 선택 기준을 설명합니다.

로봇 관절 안에서 드라이브, 모터, 감속기, 베어링, 엔코더와 토크 감지가 어떻게 연결되는지 동력 경로와 제어 루프로 설명합니다.

휴머노이드 액추에이터 산업을 모터·감속기·센서 같은 핵심 부품부터 통합 관절, 로봇 제조, 양산 검증과 유지보수까지 연결해 설명합니다.

엣지 AI 로봇은 센서 데이터를 클라우드로 보내기 전에 로봇 안이나 현장 장비에서 바로 판단하는 로봇입니다. 피지컬 AI에서 왜 낮은 지연, 통신 안정성, 전력과 발열 관리가 중요한지 정리합니다.

피지컬 AI에서 로봇 센서는 카메라, 깊이 센서, 라이다, IMU, 힘 센서, 관절 센서처럼 현실을 읽기 위해 쓰는 장치입니다. 로봇 센서 종류와 역할, 시간 동기화, 좌표계, 센서 융합, 시뮬레이션 센서의 한계를 정리합니다.

텔레옵은 사람이 로봇을 원격조작하는 방식입니다. 카메라·관절·그리퍼 기록이 어떻게 학습 데이터가 되고 VLA 훈련과 실패 복구에 쓰이는지 설명합니다.

Bin picking AI는 상자 안에 뒤섞인 물건을 카메라와 3D 비전으로 인식하고 로봇팔이 집도록 돕는 기술입니다.

창고 피킹 로봇은 주문에 맞는 물건을 찾아 집거나 옮기는 로봇입니다. 휴머노이드보다 먼저 상용화가 빠른 이유를 물류 환경 관점에서 설명합니다.

로봇 행동 데이터는 로봇이 무엇을 보고 어떤 동작을 했으며 결과가 어땠는지를 담은 기록입니다. VLA와 로봇 파운데이션 모델에서 왜 중요한지 쉽게 정리합니다.