<span style="font-size:13pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:700;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">공정 개요 <span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">본 도입사례는 스위스 ETH 취리히에서 개발한 4족 보행 로봇 ANYmal-D를 통해 고도화된 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence, PI) 기반 스포츠 로봇 기술을 구현한 사례입니다.<span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">ANYmal-D는 강화학습을 통해 사람과 실제 배드민턴 랠리를 주고받을 수 있는 인지형 로봇으로, 외부 센서 없이 온보드 센서만으로 셔틀콕의 궤적을 인식하고, 전신을 활용해 전략적으로 움직이며 민첩한 플레이를 수행합니다.<span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">이 프로젝트는 단순한 자동화를 넘어, 로봇이 동적인 환경에서 스스로 판단하고 반응하는 &lsquo;상황 대응형 자동화&rsquo; 기술의 실증 사례로 주목받고 있습니다. <span style="font-size:13pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:700;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">프로젝트 배경 및 목적 <span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">기존의 자율형 로봇은 통상적으로 정적인 환경에서 일정한 궤도나 작업을 반복 수행하는 데에 한계가 있었습니다. 그러나 스포츠와 같은 예측 불가능한 상황에서는 실시간 인지, 판단, 운동 제어가 가능한 고도화된 자동화 기술이 필요합니다. <span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">ETH 취리히 연구진은 &lsquo;인간 수준의 운동 지능&rsquo;을 갖춘 로봇 시스템 개발을 목표로 ANYmal-D 프로젝트를 추진했으며, 이 프로젝트는 다음과 같은 목적을 가지고 진행되었습니다: <ul style="margin-top:0;margin-bottom:0;padding-inline-start:48px;"><li dir="ltr" style="list-style-type:disc;font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;"><span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">비정형 환경에서의 자율 반응형 운동 제어 구현</li><li dir="ltr" style="list-style-type:disc;font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;"><span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">온보드 센서를 활용한 인지-운동 통합 시스템 개발</li><li dir="ltr" style="list-style-type:disc;font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;"><span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">인간과 협력 가능한 스포츠형 로봇의 기술 실증</li><li dir="ltr" style="list-style-type:disc;font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;"><span style="font-size:12pt;font-family:Arial,sans-serif;color:#000000;background-color:transparent;font-weight:400;font-style:normal;font-variant:normal;text-decoration:none;vertical-align:baseline;white-space:pre;white-space:pre-wrap;">피지컬 인텔리전스(PI) 기반 강화학습 알고리즘 테스트</li></ul>

딥로보틱스 Deep robotics 4족보행 X30

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4족 보행 로봇 개, 이제 배드민턴까지 친다? 피지컬 인텔리전스(PI) 기계학습 대표 사례

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