
AI 개발도 어렵지만, 생산 현장 적용은 더 어렵습니다
AI 모델은 주로 시뮬레이션, 실험실, 오프라인 파이프라인 등 통제된 환경에서 개발·검증됩니다. 물리 현상을 단순화한 모델과 노이즈가 적은 센서 데이터를 활용하며, 처리 시간에 대한 제약도 비교적 적습니다.
실제 생산 현장은 다릅니다. 로봇은 실시간으로 반응해야 하며, 모션·힘·비전·로봇 상태는 서로 긴밀하게 연동됩니다. 물체와 접촉할 때의 동역학적 특성도 계속 달라집니다. 센서 신호에는 노이즈와 지연이 발생하고, 안전 시스템은 설계된 조건에 따라 로봇 동작에 개입합니다.
실제 물리 시스템은 시뮬레이션처럼 임의로 시간을 멈추거나 상태를 즉시 초기화할 수 없습니다. 제어는 매 주기마다 정해진 시간 안에 결정론적으로 실행되어야 합니다. 재시도나 처리 정체, 프레임 누락으로 제어 흐름이 끊겨서는 안 됩니다.















