Humanoid Robots

2025년 10월 6일

NVIDIA Isaac Lab 2.3: 전신 제어와 향상된 원격 조작으로 로봇 학습 가속화

실제 로봇 시연을 통해 로봇 정책을 훈련시키는 방식은 비용이 많이 들고 속도가 느리며, 과적합(overfitting)되기 쉬워 여러 작업과 환경에…
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2025년 9월 30일

NVIDIA Isaac Lab 및 Newton을 사용하여 4족 보행 정책을 훈련하고 천 조작 시뮬레이션하기

물리학은 로봇 시뮬레이션에서 매우 중요한 역할을 하며, 현실적인 환경 내에서 로봇의 행동과 상호작용을 정확하게 가상으로 표현하는 기반을 제공합니다.
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2025년 8월 27일

피지컬 AI를 위한 궁극의 플랫폼 NVIDIA Jetson Thor을 소개합니다.

로보틱스는 이제 전문 기계를 넘어, 다양한 작업에 유연하게 대응할 수 있는 범용 로봇의 시대로 접어들고 있습니다. 과거처럼 단일 목적의 고정된…
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2025년 6월 26일

월드 파운데이션 모델로 생성된 합성 궤적 데이터로 로봇 학습 강화

범용 로봇 기술이 본격적으로 현실화되고 있습니다. 메카트로닉스와 로봇용 AI 파운데이션 모델의 발전이 그 기반을 마련했지만…
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2025년 2월 21일

NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델 플랫폼으로 피지컬 AI 발전

로봇공학과 자율 주행 차량이 발전함에 따라 자율 머신이 물리적 세계를 인식하고 이해하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 하는 피지컬 AI의 개발…
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2024년 12월 4일

물리적으로 시뮬레이션된 휴머노이드를 위한 통합 전신 제어

자연스럽게 움직이고 다양한 제어 입력에 지능적으로 반응하는 인터랙티브 시뮬레이션 휴머노이드를 개발하는 것은 컴퓨터 애니메이션과 로봇 공학에서 가장…
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