[용어 해설] 널 공간 제어란? 로봇은 손끝을 고정하고 팔꿈치를 어떻게 움직일까요
널 공간 제어는 여유 관절을 가진 로봇이 손끝 자세 같은 주 작업을 유지하면서 팔꿈치 회피, 관절 한계 회피 같은 보조 목표를 수행하게 합니다. 야코비안 투영의 원리와 특이점·모델 오차·제어 포화에서 생기는 한계를 함께 설명합니다.
[용어 해설] TAMP란? 로봇은 ‘무엇을 할지’와 ‘어떻게 움직일지’를 어떻게 함께 정할까요
TAMP는 ‘컵을 옮긴다’ 같은 작업 순서와 실제로 충돌 없이 팔을 움직이는 경로를 한 계획 안에서 연결합니다. 주방의 가상 사례로 되돌아가기 구조를 살펴보고, 완전한 지도·강체 물체를 가정하는 고전적 접근이 현실에서 부딪히는 한계도 설명합니다.
[뉴스 해설] DDC 공개, 휴머노이드는 왜 한 발로 서기 어려울까
한 발 서기는 화려한 동작보다 단순해 보이지만, 중심의 위치뿐 아니라 움직이는 방향까지 알아야 유지할 수 있습니다. DDC 논문의 89/90 시뮬레이션 결과와 실제 Unitree G1 시연이 무엇을 보여주고 무엇은 아직 증명하지 못했는지 살펴봅니다.
[용어 해설] 모델 예측 제어(MPC)란? 로봇은 왜 첫 동작만 실행할까요
모델 예측 제어는 로봇의 짧은 미래를 계산해 제약 안에서 가장 나은 동작을 고르고, 첫 입력만 실행한 뒤 다시 푸는 방식입니다. 보행 사례를 통해 원리와 계산 지연·모델 오차·안전 보장의 한계를 설명합니다.
[용어 해설] 행동 트리란? 로봇은 막힌 길에서 어떻게 다시 판단할까요
행동 트리는 로봇의 복잡한 임무를 조건·행동·순서·대안 선택으로 나누고, 매 순간 성공·실패·실행 중 상태를 확인하는 구조입니다. Nav2의 경로 재계획 사례를 통해 작동 원리와 안전 시스템으로 오해하면 안 되는 한계를 설명합니다.
[뉴스 해설] Skild AI S1 공개, 로봇은 영상 한 편만 보고 새 작업을 배울 수 있을까
Skild AI는 S1이 영상 시범 한 편으로 낯선 장시간 작업을 수행한다고 발표했습니다. 66% 대 9%라는 내부 시험 수치의 조건과 맥락학습의 원리, 공장 투입 전에 확인해야 할 반복 성공률·복구·안전 한계를 쉽게 설명합니다.
[용어 해설] 휴머노이드 액추에이터란? 모터·감속기·토크·자유도와 Atlas·Figure·Optimus 비교
휴머노이드의 근육인 액추에이터를 모터·감속기·센서부터 쉽게 설명합니다. BLDC와 브러시 DC, 하모닉과 유성감속기, 모터·관절 토크의 차이를 짚고 Atlas·Figure·Optimus의 공개 자료를 집계 범위와 세대별로 비교합니다.
[용어 해설] 제어 장벽 함수란? 로봇은 수학으로 안전선을 어떻게 지킬까요
제어 장벽 함수가 로봇의 원래 명령을 최대한 유지하면서 위험한 방향만 실시간으로 제한하는 원리를 설명합니다. 안전 집합과 최적화 기반 필터의 장점뿐 아니라 센서 지연, 모델 오차, 제약 충돌 때문에 독립 안전장치가 필요한 한계도 함께 짚습니다.
[용어 해설] 촉각 센서란? 로봇은 손끝에서 무엇을 읽을까요
촉각 센서가 접촉면의 변화를 읽는 원리를 설명합니다. GelSight와 DIGIT 연구를 통해 촉각 정보와 로봇 제어의 차이, 현장 적용의 한계를 살펴봅니다.
[용어 해설] 월드 모델이란? 로봇은 움직이기 전에 미래를 어떻게 상상할까요
로봇 월드 모델이 후보 행동에 따라 세상이 어떻게 바뀔지 예측하는 원리와 실제 제어 사례, 그럴듯한 영상만으로는 안전한 로봇을 만들 수 없는 이유를 쉽게 설명합니다.