물리 기반 AI 연구에서의 RoboDK
연구자들은 RoboDK를 활용하여 다양한 AI 및 기계 학습(ML) 애플리케이션을 구현하고 있습니다. 최근 사례로는 모션 계획에 RoboDK를 활용하는 AI/ML 기반 접착 애플리케이션, RoboDK를 사용하여 로봇 동작을 모니터링하는 인간-로봇 협업을 위한 비전 기반 안전 시스템, 그리고 AI 비전과 RoboDK의 디지털 트윈 기능을 활용하는 배터리 셀용 로봇 조립 시스템 등이 있습니다.
그 밖의 연구로는 RoboDK에서의 다중 로봇 임무 시뮬레이션을 통해 검증된 정책 인식형 LLM 프레임워크와, BiLSTM 신경망을 활용하여 이미지 기반의 윤곽선으로부터 더 부드럽고 정확한 UR3 로봇 궤적을 생성한 연구 연구가 있으며, 시뮬레이션 및 로봇 프로그래밍에는 RoboDK가 사용되었다.
AI/ML 기반 접착
2026년, 연구진은 YOLOv8과 RealSense 비전 기술을 활용해 부품의 위치와 방향을 식별하고, RoboDK가 참조 프레임을 동적으로 변환하며 곡선을 실제 부품의 위치와 회전에 맞춰 정렬하는 AI/ML 기반 접착 시스템을 공개했다.
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자율 학습형 로봇 용접
또한 2026년에는 한 연구팀이 자율 학습형 로봇 용접 시스템의 일환으로 RoboDK의 디지털 트윈 기능을 활용했습니다. 유전 알고리즘을 통해 로봇의 작동 위치를 최적화함으로써 시뮬레이션된 에너지 소비량을 36% 절감했습니다.
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