<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>로봇공학-우주 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/categories/%EB%A1%9C%EB%B4%87%EA%B3%B5%ED%95%99-%EC%9A%B0%EC%A3%BC/</link><description>Recent content in 로봇공학-우주 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 25 Jun 2026 15:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/categories/%EB%A1%9C%EB%B4%87%EA%B3%B5%ED%95%99-%EC%9A%B0%EC%A3%BC/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>멕시코 몬테레이, 2026 월드컵 경기장에 중국산 로봇개 K9-X 4대 투입 — 무엇을 어떻게 감시하나</title><link>https://techllm.github.io/posts/monterrey-2026-worldcup-robot-dog-k9x/</link><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 15:00:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/monterrey-2026-worldcup-robot-dog-k9x/</guid><description>몬테레이 시 과달루페가 우니트리(Unitree) 로봇개 4대로 &amp;#39;K9-X&amp;#39; 분대를 꾸려 월드컵 경기장 외곽 순찰에 투입했습니다. 대당 약 3만 6천 달러, 야간 시야와 스피커를 갖춘 원격 제어 4족 로봇이 53,000명 관중을 어떻게 살피는지 정리했습니다.</description></item><item><title>Gemini North가 잡아낸 3I/ATLAS — 색이 바뀌는 인터스텔라 혜성</title><link>https://techllm.github.io/posts/3i-atlas-comet-gemini-north-color-change/</link><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 08:08:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/3i-atlas-comet-gemini-north-color-change/</guid><description>지금까지 우리 태양계를 지나간 인터스텔라 천체는 단 셋. 그중 세 번째인 혜성 3I/ATLAS를 하와이의 Gemini North 망원경이 한 달 반 동안 추적했습니다. 그 사이 색이 초록빛에서 옅은 붉은빛으로 바뀌고, 먼지 꼬리는 25만 킬로미터 너머까지 늘어졌습니다. 무엇이 이 변화를 만들었는지, 이 관측이 왜 중요한지 정리했습니다.</description></item><item><title>로봇이 인간관계를 이해하는 시대 — ARIS: Social Robots를 위한 관계 지능 시스템</title><link>https://techllm.github.io/posts/aris-agentic-relationship-intelligence-social-robots/</link><pubDate>Sun, 17 May 2026 13:15:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/aris-agentic-relationship-intelligence-social-robots/</guid><description>Monash University 연구팀이 로봇이 사용자 간의 사회적 관계를 지식 그래프로 기록하고 추적하는 ARIS 시스템을 개발했다. Pepper 로봇 기반 사용자 연구(N=23)에서 기존 언어 모델 대비 인지력, 생명성, 유사인간성, 호감도 모두 유의미하게 향상.</description></item><item><title>로봇 AI를 하나로 — Pelican-Unified 1.0, 이해·추론·상상·행동을 단일 모델에</title><link>https://techllm.github.io/posts/pelican-unified-embodied-ai/</link><pubDate>Sat, 16 May 2026 10:49:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/pelican-unified-embodied-ai/</guid><description>이해, 추론, 상상, 행동을 하나의 체크포인트로 통합한 구현체 AI 파운데이션 모델 Pelican-Unified 1.0. 분리된 전문가 시스템 없이도 8개 VLM 벤치마크 64.7, RoboTwin 93.5, WorldArena 1위를 달성했다.</description></item><item><title>Spot이 거실 청소를 한다 — Boston Dynamics가 Gemini Robotics로 풀어낸 자연어 로봇 조종 아키텍처</title><link>https://techllm.github.io/posts/spot-gemini-robotics-natural-language-tools/</link><pubDate>Fri, 15 May 2026 13:48:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/spot-gemini-robotics-natural-language-tools/</guid><description>Boston Dynamics가 Google Gemini Robotics-ER 1.5와 Spot SDK를 묶어 산업용 4족 로봇이 거실에서 신발과 음료 캔을 자연어 지시 한 줄로 정리하는 데모를 공개했다. &amp;#34;Tool 아키텍처&amp;#34;, baseline prompt 설계의 시행착오, operator+tablet 역할의 LLM, 그리고 발명 차단(strict boundaries) 가드레일까지 — 자연어가 산업 로봇의 새 인터페이스가 되는 구조를 정리한다.</description></item><item><title>VLA 로봇 모델 추론 지연 문제, 4가지 해법 통일 벤치마크 — A2C2가 가장 강했다</title><link>https://techllm.github.io/posts/vla-async-inference-methods-comparison/</link><pubDate>Tue, 12 May 2026 20:35:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/vla-async-inference-methods-comparison/</guid><description>Vision-Language-Action(VLA) 모델은 일반 로봇 제어의 길을 열지만 추론 지연이 곧 관측 stale 문제를 만든다. 네 가지 해법(IT-RTC, TT-RTC, VLASH, A2C2)을 같은 코드베이스에서 처음 비교한 새 arXiv 논문이 어느 방법이 어디서 강한지 명확히 보여준다.</description></item><item><title>코딩 몰라도 로봇 앱 만든다 — Reachy Mini 에이전틱 앱스토어 등장</title><link>https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-agentic-appstore/</link><pubDate>Mon, 11 May 2026 09:30:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/reachy-mini-agentic-appstore/</guid><description>Hugging Face가 오픈소스 데스크톱 로봇 Reachy Mini용 에이전틱 앱스토어를 출시했다. 자연어로 설명하면 AI 에이전트가 코드를 작성·테스트·배포한다. 78세 비개발자도 앱을 만든 시대가 됐다.</description></item></channel></rss>