**DR4R(Deep learning and Reinforcement learning for Real world)**은 임베디드 시스템과 AI를 융합하여 실물 로봇에서 동작하는 지능형 제어 시스템을 연구하는 모임입니다. 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 환경에서 적용 가능한 로봇 제어 AI 기술의 설계와 구현을 목표로 합니다. 시즌 6에서는 HuggingFace의 LeRobot 프로젝트를 기반으로 다양한 모방학습 알고리즘을 비교 분석하였습니다. 시즌 7에서는 다음과 같은 심화 주제를 중심으로 연구를 진행합니다: Diffusion Policy, ACT policy, TDMPC 등 LeRobot 핵심 알고리즘 분석 VLA(Vision-Language-Action) 기반 모델과의 융합 및 응용 일상생활 조작 작업(Task)을 수행하는 로봇 시스템 설계 Unity 시뮬레이터 고도화 및 가상 데이터를 활용한 실로봇 학습 강화 DR4R은 최신 논문 분석 → 실험 설계 → 코드 구현 → 실물 로봇 적용까지 전 과정을 함께하는 연구 공동체입니다.

DR4R 시즌 7에서는 HuggingFace의 LeRobot 프로젝트를 기반으로, 최신 로봇 제어 AI 모델을 실제로 구현하고 실험하기 위한 팀 운영을 다음과 같이 구성합니다: - 논문 분석 및 모델 구현팀 * Diffusion Policy, ACT Policy, TDMPC 등 핵심 논문 분석 * 모델 구조 이해 및 코드 구현 - 모델 실행 및 Task 검증팀 * 다양한 모델(ACT, Diffusion Policy, VLA 등) 실행 * 실제 Task 환경에서의 성능 비교 및 개선 - Unity 기반 시뮬레이션 구현팀 * Unity를 활용한 디지털 트윈 환경 고도화 * 시뮬레이션 데이터를 활용한 실로봇 학습 강화 이 세 팀은 이론 분석 → 구현 → 검증 → 실로봇 적용이라는 전체 워크플로우를 유기적으로 협력하여 수행합니다. 이를 통해 참가자는 단순한 코딩을 넘어 실제 적용 가능한 로봇 AI 기술을 종단적으로 체험하고 성장할 수 있습니다.

1월 : LeRobot 모델 분석, LLM, Unity 학습

2월: VAE 및 Policy Diffusion 등 확산 모델 분석 및 학습, 가상환경에서 구현 및 실행

3월: VLA 기반 모델 분석 및 학습, 가상 환경에서 구현 및 실행

4월이후 : 모델 고도화 및 가상환경

- 로봇암 제작등 HW에 관심있는 메이커 - 모방학습 실물 구현에 관심있는 디자인, 기구설계 담당자. - 모방학습을 위한 로봇 제어 가능한 펌웨어 개발자. - 모방학습을 시뮬레이터 구현 가능자. - 모방학습에 관심있는 AI 개발자 - 실물기반 Embedded AI 분야에 입문하고자 하는 분

일주일에 한번 프로젝트를 하기 위한 시간을 할당할 수 있습니까? 어느 정도 할당 가능한지 알려주세요.

전문 분야가 무엇입니까? 간단한 포토폴리오가 있으면 보내 주시기 바랍니다.

관심분야 또는 하고 싶은 분야가 무엇입니까? 자신이 이번 프로젝트에 참여하는 이유가 무엇인지 자세히 설명 부탁드립니다.