AI for Robotics

레인보우로보틱스는 로봇 제어 기술을 기반으로 AI를 통합하여
자율성, 적응성, 안전성을 고도화한 지능형 로봇 플랫폼을 구현합니다.

Why Physical AI

기존 자동화는 정해진 조건에서 반복 수행되는 구조에 최적화되어 있습니다.
그러나 실제 산업 환경은 변화하고 예측 불가능한 상황이 존재합니다.
환경은 끊임없이 변화하고, 공정은 복잡해지고 있습니다.
로봇은 이제 단순 실행자가 아니라 환경을 인지하고 판단하며 스스로 대응하는 지능형 물리 시스템(Physical AI)으로 진화해야 합니다.

레인보우로보틱스는 로봇이 환경을 인지하고, 판단하고, 스스로 대응할 수 있도록 AI 기반 자율 기능을 통합하고 있습니다.

01 VLA Infrastructure Development

레인보우로보틱스는 VLA(Vision-Language-Action) 기술의 발전을
면밀히 추적하며, VLA 구현을 시도하는 연구자와 개발자들이
로봇 실환경에서 쉽게 적용할 수 있도록 다음과 같은 운용 인프라 기반을
구축하고 있습니다.

로봇 멀티모달 데이터 수집 체계 구축
VLA 학습을 위한 데이터 구조화 및 관리 체계
Fine-tuning 및 Inference 파이프라인 최적화
Sim-to-Real 통합 학습 및 검증 환경 구축

02 Reinforcement Learning & Control-Centric Physical Intelligence

레인보우로보틱스는 Model-based 제어에 대한 깊은 이해와 실적용 경험을
기반으로, 강화학습(RL)을 활용하여 동적 보행, 접촉 기반 조작, 물리 상호작용
최적화를 구현하고 있습니다.

Model-based 제어는 시스템 안정성, 제어 예측 가능성, 산업 적용 신뢰성을
보장하며, RL은 환경 적응성, 비선형 동역학 최적화, 고난이도 동적 행동 학습을 가능하게 합니다.

그 예로, RBQ 4족 보행 로봇은 강화학습 기반 고난이도 동적 보행을
실제 구현하였으며, Model-based 제어와 RL 정책 간의 Seamless Switching 구조를 통해 산업 적용 가능한 수준의 안정성과 적응성을 확보하였습니다.

Toward Integrated Physical AI

레인보우로보틱스는 VLA 기반 고수준 지능과 RL 기반 물리 정책을 Model-based 제어 및 안전 기술과 계층적으로 통합하여,
지능적 판단부터 안정적인 물리적 실행까지 연결되는 Hybrid Physical AI를 구현합니다.

Core AI Framework

01 Vision-Language-Action Framework

고수준 의미 이해와 저수준 물리 제어를 연결하는 Foundation Model 기반 VLA 솔루션 제공

데이터 수집을 위한 다양한 텔레오퍼레이션 지원
Issac Sim/Mujoco 환경의 시뮬레이션 제공
다양한 Foundation Model 및 Native Framework 연계 학습 파이프라인 지원
End-to-End VLA 연구개발 환경 제공

02 Skill Learning & Reinforcement Learning

강력한 동역학 기반 제어와 강화학습을 통해 다양한 로봇 Skill을 학습하고, 안정적인 물리적 실행과 학습 기반 적응성을 동시에 구현

Model-based control
Reinforcement learning integration & Skill Learning
실시간 정책 전환 (Seamless Switching)
Sim-to-Real 최적화

03 Industrial-Grade Safe Autonomy

검증된 산업용 협동로봇과 모바일 로봇 기술을 기반으로, Physical AI의 안전성과 신뢰성을 확보하는 Industrial-Grade Autonomous Robot 플랫폼 제공

SO 10218-1, ISO 13849-1, ISO 3691-4 등 산업 안전 표준 기반의 협동로봇·모바일 로봇의 검증된 구동·제어·안전 기술을 기반으로 신뢰성 높은 Autonomous Robot 구현
차세대 모바일 휴머노이드 RB-Y1C · RBY2의 산업 안전 인증 취득 추진
Safety-aware Motion & Operation 및 Safety-constrained Policy Learning 기술 연구 추진