데이터셋·하드웨어

가상 시운전과 디지털 트윈을 목적·시점·데이터 연결·검증 범위로 비교하고 로봇 공장 구축과 운영에서의 선택 기준을 설명합니다.

Figure Helix 02의 S0·S1·S2 계층이 전신 제어와 의미 추론을 나누는 방식을 공식 데모 범위와 검증 한계까지 설명합니다.

피지컬 AI 안전을 모델 정책, 속도·힘 제한, 충돌 감지, 독립 안전 제어와 운영 절차의 여러 계층으로 나눠 설명합니다.

VDA 5050 3.0의 주문·상태·노드·에지·구역·경로 공유 메시지를 설명하고 주행 알고리즘 및 안전 인증과의 경계를 정리합니다.

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.