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휴머노이드 로봇 훈련에 마커리스 동작 데이터 수집장이 필요한 이유
휴머노이드 로봇에는 더 많은 시연 영상만이 아니라 좌표, 시간, 도구 상태와 작업 이벤트가 정리된 반복 가능한 동작 데이터가 필요합니다.
인터넷 영상만으로는 충분하지 않다
공개 영상은 시각적 사전 지식을 학습하는 데 유용하지만 로봇 훈련에 필요한 스케일, 좌표계, 프레임 안정성, 도구 자세, 접촉 시점과 작업 경계를 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 전용 수집장은 실제 시연을 측정 가능하고 재현 가능한 데이터로 만듭니다.
사람 시연은 작업 전략을 제공한다
로봇은 사람 관절을 그대로 복사할 수 없습니다. 동작 분할, 좌표 변환, 골격 매핑, 역운동학, 접촉 제약, 평활화, 시뮬레이션 검증이 필요합니다. 마커리스 모션 캡처는 자연스러운 시연을 쉽게 수집하게 하지만 제어기와 안전 검증을 대체하지 않습니다.
고정된 공간이 데이터 생산성을 만든다
카메라, 작업대, 선반, 도구와 동선을 고정하면 모든 작업이 같은 세계 좌표계에서 반복됩니다. 시연자의 준비 시간이 줄고, 현장에서 가림, ID 교환, 도구 추적 이상을 바로 확인할 수 있습니다.
사람, 물체, 로봇을 하나의 시간축으로
조립과 운반에는 사람 골격뿐 아니라 도구, 작업물, 로봇 말단, 작업 이벤트가 함께 필요합니다. 같은 좌표계와 시간축에서 관리되어야 리타게팅, 모방학습, 시뮬레이션, 정책 검증에 사용할 수 있습니다.
Semcam Live가 맡는 위치
Semcam Live는 동기화된 엣지 AI 카메라로 인체 동작을 마커리스로 수집하고, Goku는 도구와 로봇 말단 같은 강체를 6DoF로 추적합니다. Active Center는 프로젝트, 좌표계와 타임라인을 통합해 로봇 학습의 데이터 입구가 됩니다.
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