로보틱스

로봇 공학은 공학, 과학, 기술이 교차하는 학제 간 분야로, 로봇으로 알려진 프로그래밍 가능한 기계의 로봇으로 알려진 프로그래밍 가능한 기계의 설계, 구성, 작동 및 적용에 전념하는 종합적인 분야입니다. 전통적인 로봇 공학 은 사전 프로그래밍된 기계 작업에 중점을 두었지만, 현대의 로봇은 다음과 같은 통합으로 혁신을 거듭하고 있습니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 통합으로 혁신을 가져왔습니다. 이러한 시너지 효과로 인해 기계가 환경을 인식하고 자율적으로 의사 결정을 내리고 경험을 통해 학습하여 딱딱한 도구에서 복잡한 비정형 환경을 탐색할 수 있는 지능형 에이전트로 변화시킬 수 있습니다.

AI와 로봇공학의 교차점

AI와 물리적 하드웨어의 융합을 통해 로봇은 다음과 같은 인지 처리가 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 물체 인식 및 경로 계획과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 지능의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다. 컴퓨터 비전(CV)은 기계의 '눈' 역할을 하는 "기계의 '눈' 역할을 합니다. 카메라와 LiDAR 센서의 시각 데이터를 처리하여 로봇이 주변 환경을 주변 환경을 실시간으로 해석할 수 있습니다. 다음과 같은 기술 Ultralytics YOLO11 와 같은 기술은 로봇에 필요한 로봇에 필요한 고속 물체 감지 기능을 제공합니다. 사람이 로봇의 경로에 들어오는 것과 같은 동적 변화에 즉각적으로 반응하는 데 필요한 고속 물체 감지 기능을 제공합니다.

로봇이 세상과 의미 있는 상호작용을 하려면 몇 가지 핵심 ML 기능에 의존해야 합니다:

• 인식: 사용 딥러닝(DL) 모델을 사용하여 물체를 식별합니다, 텍스트를 읽고 광학 문자 인식(OCR)을 통해 텍스트를 판독하거나 표면의 결함을 검사합니다.
• 로컬라이제이션 및 매핑: 다음과 같은 알고리즘 동시 위치 파악 및 매핑(SLAM) 과 같은 알고리즘을 사용하면 로봇이 미지의 환경에 대한 지도를 구축하는 동시에 그 안에서 자신의 위치를 track 수 있습니다.
• 조작: 고급 포즈 추정을 통해 물체의 정확한 정확한 방향을 결정하여 로봇 팔이 물체를 안전하게 잡을 수 있도록 합니다.
• 의사 결정: 다음을 통해 강화 학습을 통해 에이전트는 환경과 상호작용하고 피드백을 받아 환경과 상호 작용하고 피드백을 받음으로써 최적의 행동을 학습하며, 이는 구글 딥마인드와 같이 그룹에서 많이 연구하는 기술입니다.

실제 애플리케이션

지능형 로봇 공학은 거의 모든 분야에 걸쳐 적용되어 효율성과 안전성을 높이고 있습니다.

산업 자동화 및 제조

인더스트리 4.0 시대에 전통적인 제조업은 스마트 팩토리로 전환하고 있습니다. 협동 로봇, 즉 '코봇'은 인간과 함께 작업하면서 조립 및 품질 관리 작업을 수행합니다. 제조 분야에서 이러한 로봇은 제조 공정에서 detect 활용하여 생산 라인에서 사람이 놓칠 수 있는 미세한 결함을 감지할 수 있습니다. 다음과 같은 조직 국제 로봇 연맹(IFR)과 같은 단체는 전 세계적으로 이러한 자동화 시스템의 전 세계적으로 증가하고 있습니다.

물류 및 자율 이동 로봇(AMR)

물류창고에서는 상품을 효율적으로 운송하기 위해 AMR을 활용합니다. 기존의 무인 운반차(AGV)와는 달리 마그네틱 스트립을 사용했던 것과 달리, AMR은 에 기반한 자율 주행 에 기반한 자율 내비게이션을 사용하여 장애물 주변을 자유롭게 이동합니다. 이들은 다음을 활용합니다. 이미지 분할을 활용하여 바닥 공간, 진열대, 작업자를 구분하여 분주한 시설에서 원활한 운영을 보장합니다. 이 애플리케이션은 물류 분야의 물류 분야의 최신 AI.

로봇 공학 vs. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)

로보틱스를 다음과 구별하는 것이 중요합니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 구별하는 것이 중요합니다. 용어가 혼동되는 경우가 많기 때문입니다.

• 로봇 공학은 물리적 하드웨어가 물리적 세계와 상호작용하는 것을 포함합니다(예: 로봇 팔이 자동차를 용접하거나 다리를 검사하는 드론 등).
• RPA는 반복적인 디지털 비즈니스 프로세스(예: 데이터 입력 또는 송장 처리)를 자동화하는 소프트웨어 봇을 말합니다. 또는 송장 처리 등), 둘 다 효율성을 높이는 것을 목표로 하지만 로봇 공학은 원자와 물리학을 다루는 반면, RPA는 는 비트와 데이터를 다룹니다.

로봇에 비전 구현하기

로봇에 모델을 배포하려면 종종 다음을 최적화해야 합니다. 제한된 온보드 컴퓨팅 성능으로 인한 추론 대기 시간 성능을 최적화해야 하는 경우가 많습니다. 로봇 운영 체제(ROS) 와 같은 프레임워크는 하드웨어와 소프트웨어를 조정하기 위한 하드웨어와 소프트웨어를 조정하는 표준입니다.

다음은 로봇의 비전 시스템이 Python 사용하여 라이브 카메라 피드에서 물체를 detect 정보를 제공하는 방법의 예시입니다. 내비게이션 로직을 알려주는 예시입니다:

from ultralytics import YOLO

# Load a lightweight model optimized for edge hardware
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Predict on the robot's primary camera (source=0)
# stream=True reduces memory usage for continuous robotic loops
results = model.predict(source=0, stream=True)

for result in results:
    # If a person is detected with high confidence, the robot can stop
    if result.boxes.conf.numel() > 0 and result.boxes.conf[0] > 0.8:
        print("Obstacle detected! Initiating stop sequence.")
        # robot.stop()  # Hypothetical hardware control method

향후 방향

이 분야는 전문화된 단일 작업 기계보다는 멀티태스킹이 가능한 범용 로봇으로 멀티태스킹이 가능한 범용 로봇으로 이동하고 있습니다. 혁신 기초 모델의 혁신을 통해 로봇은 자연어 명령을 이해하여 비전문가인 사용자도 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 또한, 곧 출시될 YOLO26과 같은 발전은 더욱 빠른 엔드투엔드 비전 기능을 제공하여 고도화된 비전 기능을 배포하는 데 저전력 임베디드 디바이스에 정교한 인식을 구현하는 데 있어 장벽을 더욱 낮추는 것을 목표로 합니다. NVIDIA 젯슨.