Physical AI Study and Implementation

## DR4R 시즌 9는 기존의 로봇 제어 모델 분석과 구현 경험을 확장하여, 실물 로봇과 가상환경을 연결하는 AI Agent 구현을 목표로 운영합니다. AI Agent는 환경을 인식하고 목표에 따라 행동을 결정하며 실행 결과를 바탕으로 다음 행동을 수행하는 지능형 시스템입니다. MicroDuck을 중심으로 실물과 가상환경에서 기능을 구현하고, LeRobot을 활용하여 VLA와 강화학습을 결합하는 방법을 실습합니다. 연구는 HW 팀, 시뮬 및 응용 팀, 이론 팀으로 나누어 진행합니다. HW 팀은 로봇 조립과 구동, 센서·구동기 연동, 통신 및 제어 인터페이스 구현을 담당합니다. 시뮬 및 응용 팀은 실물에 대응하는 가상환경을 구축하고, 학습·검증 환경과 AI Agent 기반 응용을 구현합니다. 이론 팀은 강화학습, 모방학습, VLA 관련 논문을 분석하고 알고리즘 선정, 보상 설계, 실험 기준 수립과 결과 해석을 담당합니다. 세 팀은 하나의 공동 과제를 중심으로 협력합니다. 이론 팀이 제안한 방법을 가상환경에서 구현하고 검증한 뒤 실물 로봇에 적용하며, 동작 차이와 실패 원인을 분석하여 모델과 환경을 개선합니다. 이를 위해 실물과 가상환경의 제어 명령 및 관측 데이터 형식을 맞추고, 정기적인 통합 실험을 진행합니다. 초기에는 기초 제어와 단일 행동을 구현하고, 이후 목표 이해, 행동 선택, 실행 결과 확인, 실패 시 재시도로 기능을 확장합니다. 시즌 9는 논문 분석부터 모델 구현, 가상환경 검증, 실물 적용, 응용 제작까지 연결하여 실제로 동작하는 AI Agent를 함께 완성하는 연구 공동체로 발전하고자 합니다.

- 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