딥러닝로봇 썸네일형 리스트형 Robot Imitation Learning: 로봇 모션 학습 융합 연구의 최신 동향 들어가며인공지능과 로봇공학의 융합이 가속화되면서 Robot Imitation Learning이 차세대 로봇 기술의 핵심으로 부상하고 있습니다. 이 기술은 로봇이 인간의 시연을 관찰하고 학습하여 복잡한 작업을 수행할 수 있게 하는 혁신적인 접근법입니다. 전통적인 프로그래밍 방식을 넘어서 로봇이 스스로 동작을 학습하고 적응할 수 있는 능력을 제공하며, 제조업부터 서비스업까지 다양한 분야에서 로봇 활용의 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.Robot Imitation Learning 개념 이해모방 학습의 기본 원리Robot Imitation Learning은 로봇이 전문가의 시연(demonstration)을 통해 복잡한 작업을 학습하는 머신러닝 기법입니다. 인간이 자연스럽게 다른 사람의 행동을 관찰하고 모방하는.. 더보기 Geometry‑based SLAM과 컴퓨터 비전 연계 탐사 로봇 설계 서론: SLAM과 탐사 로봇의 필요성자율 이동 로봇, 특히 탐사 로봇은 지도 없이 낯선 환경을 스스로 파악하고 탐색할 수 있어야 합니다. 이런 시스템을 가능하게 만드는 핵심 기술이 바로 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)입니다. SLAM은 로봇이 자신의 위치를 실시간으로 추정하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성하는 알고리즘입니다. 그중에서도 Geometry-based SLAM은 3차원 공간에서 기하학적 특징을 이용해 더욱 정밀한 위치 추정과 환경 인식을 가능하게 합니다.여기에 컴퓨터 비전 기술이 결합되면, 탐사 로봇은 단순한 장애물 회피를 넘어, 시각 데이터를 분석해 환경을 해석하고 결정을 내리는 고차원적 자율성을 갖추게 됩니다.Geometry-based SL.. 더보기 이전 1 다음
