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id: ROBOT-FOUND-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [[Robotics|[Robotics]], ai, kinematics, dynamics, ros, slam, automation, physical-computing]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Robotics Foundations (로보틱스 기초)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 바다를 넘어 물리적 실체(Physical Body)를 가진 지능을 구현하고, 감각(Sense)-판단(Think)-실행(Act)의 루프를 통해 현실 세계의 난제들을 직접 해결하라" — 공학, 컴퓨터 과학, 수학적 원리를 결합하여 물리적 환경에서 자율적으로 작업을 수행하는 기계 시스템을 설계하고 제어하는 기술적 기반.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Sense-Think-Act Loop and Spatial [[Reasoning|Reasoning]]" — 센서 데이터를 통해 환경을 인지하고, 최적의 경로와 동작을 계산하여, 액추에이터를 통해 물리적 힘을 전달하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 제어 패턴.
- **핵심 구성 요소:**
    - **[[Hardware|Hardware]]:** 센서(Lidar, Camera), 액추에이터(Motor), 컨트롤러.
    - **Kinematics & Dynamics:** 로봇 팔의 위치와 가해지는 힘의 수학적 모델링.
    - **SLAM:** 자신의 위치를 파악하며 동시에 지도를 만드는 자율 주행의 기초 기술.
    - **Software Framework (ROS):** 분산된 로봇 모듈 간의 통신과 제어를 돕는 표준 운영 체제.
- **의의:** AI를 디지털 스크린 속에 가두지 않고 제조, 의료, 탐사, 서비스 등 실질적인 인간의 삶의 현장으로 확장시키는 지능의 물리적 완성형.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 엄격한 코딩에 기반한 제어에서 벗어나, 이제는 강화학습을 통해 로봇이 시행착오를 겪으며 스스로 걷거나 물체를 잡는 법을 배우는 '학습 기반 로보틱스(Learning-based Robotics)'로 패러다임이 이동함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 향후 지능형 에이전트의 물리적 확장성을 고려하여, ROS 통신 규약과 호환되는 인터페이스 설계를 지향하며 가상 환경에서의 로봇 시뮬레이션 지식을 강화함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[PID-Controllers-in-AI|PID-Controllers-in-AI]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], [[Computer-Vision|Computer-Vision]]-Fundamentals, [[Point-Cloud-Processing|Point-Cloud-Processing]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Robotics-Foundations.md
