LOCOMOTION.
시뮬레이션 환경에서 수많은 시행착오를 통해 스스로 학습하여, 모델기반의 제어기법으로 풀기 어려운 거친 지형·외란에도 견고하게 적응하는 제어기를 만들어내는 학습 기반 제어 기법입니다.
P3 · UNIFIED ROBOT CONTROLLER
UNIFIED ROBOT
CONTROLLER.
사족 · 휴머노이드 · 매니퓰레이터 — 폼팩터에 의존하지 않는 통합 로봇제어 컨트롤러 URC. 전통적인 제어 기법부터 Physical AI까지. 폭넓은 제어 스펙트럼을 제공합니다.
URC · MIND MAP
아키텍처
마인드맵.
COMING SOON내용 준비 중
APPLICABLE CONTROL MODEL
PHYSICAL
AI.
가상 세계의 인공지능을 물리적 요소와 결합하여, 실제 환경에서 스스로 판단하고 자율적으로 행동하는 차세대 로봇 지능입니다. 로봇이 물리적 한계를 넘어 다양한 산업 현장에 적응할 수 있도록 지원합니다.
MANIPULATION.
사람의 시연 데이터를 학습해 "보고, 듣고, 행동하는" 통합 로봇 제어 모델을 만들어, 자연어 지시만으로 비정형 조작 작업을 수행 가능하게 합니다.
FIELD CASES
NINE+
DEPLOYMENTS.
IL · ACT
ACT를 이용한 물체 파지.
MODEL-BASED
인식 기반의 물체 파지 및 조작.
MODEL-BASED · TELE-OP
VR을 이용한 원격 조작 및 충돌 회피.
MODEL-BASED · OPT
최적화를 이용한 양손 물체 파지.
MODEL-BASED · DD
Direct-Drive 그리퍼를 이용한 빠른 속도의 물체 파지.
IL · VLA
Vision-Language Action 을 이용한 양팔 물체 조작.
RL
강화 학습을 이용한 계단 보행.
RL
강화 학습을 이용한 비정형 지형 보행.
MPC · DISTURBANCE
