로봇 뉴스

lerobot-robot-ros2-zenoh SDK를 활용한 차세대 LeRobot 정책 실행

오픈소스 lerobot-robot-ros2-zenoh SDK는 Hugging Face LeRobot 생태계의 정책 모델을 표준 ROS 2 인터페이스를 통해 ROBOTIS 하드웨어에 직접 연결한다. 이 SDK를 활용해 ROBOTIS OMY 매니퓰레이터에서 GR00T N1.7, MolmoAct2, VLA-JEPA, FastWAM 네 가지 정책을 동일한 데이터셋과 태스크 조건으로 벤치마크했다. 텔레오퍼레이션(teleoperation) 데이터 수집에는 CYCLO Intelligence가 사용되었으며, NVIDIA Isaac GR00T N1.7이 네 정책 중 가장 안정적인 전반적 성능을 나타냈다. 이 SDK는 시각-언어-행동 모델(VLA), 월드 모델 등 빠르게 진화하는 정책 아키텍처를 실제 하드웨어에서 지속적으로 검증하는 실용적 프레임워크를 제공한다. 워크플로는 OMY, AI Sapiens, AI Worker, AI Manipulator, ROBOTIS Hand를 포함한 ROBOTIS 전 제품군에 걸쳐 적용 가능하다.

큐레이터GR00T N1.7의 '가장 안정적인 성능'은 SDK 개발·공개 주체가 수행한 자체 벤치마크 결과이며 독립 검증이 아니므로, 사용된 태스크 종류와 평가 기준이 결론에 직접 영향을 미친다는 점을 확인할 필요가 있다.

자본 투입 전에 디지털 트윈으로 자동화를 탐색하라

RoboDK는 디지털 트윈(digital twin)을 활용하면 제조업체가 실제 자본을 투입하기 전에 로봇 자동화 도입 가능성을 평가하고 응용 계획을 수립할 수 있다고 밝혔다. 디지털 트윈은 로봇 선정 및 작업 시뮬레이션 단계에서 의사결정을 지원하는 도구로 제시된다. 단, 디지털 트윈이 시스템 통합업체(systems integrator)의 역할을 완전히 대체하지는 않는다고 덧붙였다.

큐레이터이 내용은 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 업체인 RoboDK가 직접 밝힌 것으로, 자사 제품의 활용 사례를 소개하는 성격이 강하므로 독립적인 효과 검증 자료로 받아들이기 어렵다.

소프트웨어 정의 제조가 실제 공장 운영에 어떻게 통합되는가

R2 Labs의 Roby Lynn은 소프트웨어 정의 제조(software-defined manufacturing)가 실제 공장 운영에 어떻게 적용되는지를 설명한다. R2 Labs는 PLC(프로그래머블 논리 제어기), 로봇, AI를 연결해 분산된 제조 시스템을 통합하는 방식을 추구한다. 본문은 이 접근법이 현장 운영과 어떻게 맞물리는지를 주제로 다룬다.

큐레이터이 설명은 R2 Labs 측 인물이 직접 제시한 것으로, 실제 공장 환경에서의 독립적인 검증 사례나 비교 기준 없이는 통합 방식의 실효성을 판단하기 어렵다.

조선소 용접은 휴머노이드 로봇에게 적합한 첫 번째 직무인가?

Persona AI는 조선소 용접을 휴머노이드 로봇의 첫 실용 작업으로 선택해 개발에 집중하고 있다. 회사는 NASA 존슨우주센터의 Valkyrie 프로그램을 이끌었던 Nicolaus Radford와 IHMC의 DARPA Robotics Challenge 팀장 출신이자 Figure의 전 CTO인 Jerry Pratt이 공동 창업했다. 창업 초기에는 물류 창고, 자동차, 가정용 등 여러 응용 분야를 검토했으나, 현재는 경제적 타당성이 확인된 산업용 용접에 집중하는 방향으로 전략을 좁혔다. 용접은 산업용 로봇이 상용화 초기에 맡았던 대표적인 작업으로, Persona AI는 이를 휴머노이드 로봇이 현시점에서 현장에 투입될 수 있는 현실적 출발점으로 보고 있다.

큐레이터조선소는 협소하고 불규칙한 구조물이 많아 기존 산업용 로봇 암이 접근하기 어렵다는 점이 휴머노이드 형태를 선택한 핵심 근거로 보이지만, 현재까지 실제 현장 시험 결과는 공개되지 않아 이 전제가 맞는지는 아직 확인되지 않았다.

로봇 재활용사, 고장난 기계에서 부품을 회수하다

독일 Karlsruhe Institute of Technology(KIT) 연구팀이 고장난 제품의 결함을 예측하고 부품을 손상 없이 분해하는 로봇 재활용 시스템을 개발했다. 이 시스템은 제품의 파손 상태를 추정하는 예측 알고리즘과 실제 분해 작업을 수행하는 로봇 매니퓰레이터(manipulator)로 구성된다. 분해 공정의 각 단계에서 시스템은 결과가 예측과 일치하는지 지속적으로 검증한다. 국제로봇연맹(International Federation of Robotics)에 따르면 현재 전 세계에 400만 대 이상의 산업용 로봇이 가동 중이며, 2030년까지 1,600만 대를 넘어설 것으로 전망된다. 이 연구는 급증하는 로봇 설비의 해체·재활용·재제조를 지속 가능하게 처리하기 위한 기반 기술로 주목받는다.

Into the Omniverse: 합성 데이터와 파인튜닝으로 Vision AI 에이전트 정확도를 향상하는 세 가지 워크플로우

NVIDIA Omniverse 블로그의 'Into the Omniverse' 시리즈 일환으로, 비전 AI 에이전트(Vision AI Agent)의 정확도를 높이기 위한 세 가지 워크플로를 소개한다. 해당 워크플로는 합성 데이터(synthetic data) 생성과 파인튜닝(fine-tuning) 기법을 결합하는 방식을 중심으로 구성된다. 비전 AI 에이전트는 공장 등 실물 환경의 영상 데이터를 운영 인텔리전스로 자동 변환하는 데 활용된다. 이 시리즈는 OpenUSD 및 NVIDIA Omniverse의 최신 발전을 바탕으로 개발자·3D 실무자·기업의 워크플로 개선을 목표로 한다.

Founders Fund의 이례적인 베팅: 인도적으로 도살된 생선

Shinkei는 냉장고 크기의 로봇 Poseidon을 개발해 물고기를 신속하고 인도적인 방식으로 처리한다. 벤처캐피털 Founders Fund가 해당 스타트업에 투자한 것으로 보도되었다. 이 로봇은 수산물 가공 과정에서 동물 복지를 고려한 처리 방식을 구현하는 것을 목적으로 한다.

Theker, 아무것도 전문으로 하지 않는 공장 로봇 개발을 위해 8,500만 달러를 조달하다

Theker가 공장용 로봇 개발을 위해 8,500만 달러를 조달했다. Theker의 로봇은 특정 작업에 특화된 고정 형태가 아니라, 용도에 따라 재구성(reconfigurable)할 수 있는 구조로 설계된다. Boston Dynamics처럼 형태가 고정된 휴머노이드 로봇과 대비되는 설계 방향이다.

NVIDIA Factory Operations Blueprint, 공장에 새로운 AI 두뇌를 부여하다

NVIDIA가 GTC Taipei at COMPUTEX에서 NVIDIA Factory Operations Blueprint(FOX)를 공개했다. FOX는 자율 공장 관리자(autonomous factory manager)를 구축하기 위한 레퍼런스 설계(reference design)로, 개별 자동화 장비 중심의 공장 운영을 공장 전체 지능(plant-wide intelligence) 체계로 전환하는 것을 목표로 한다. 이 시스템은 실시간 기계 신호, 품질 시스템, 작업 지시서, 운영 알림을 하나의 통합 의사결정 계층으로 연결한다. 구체적인 연산 성능이나 세부 사양은 공개된 본문에 포함되지 않았다.

Omniverse로: 제조업의 시뮬레이션 우선 시대가 도래하다

제조업의 전통적인 설계-제작-테스트(design-build-test) 사이클은 실세계 테스트만이 신뢰할 수 있는 검증 환경이라는 전제에 기반해 왔다. NVIDIA Robotics Blog는 이 패러다임이 시뮬레이션 우선(simulation-first) 방식으로 전환되는 흐름을 조명하며, 자사의 시뮬레이션 플랫폼인 Omniverse를 그 맥락에서 소개한다. 다만 제공된 본문이 도입 문장 한 줄에 그쳐 구체적인 기술 사양·성능 수치는 확인되지 않는다.