1. Physical AI 로봇 제어를 위한 Imitation Learning 및 End-to-End 학습 구축 배경기존의 로봇 제어 방식은 역역학(Inverse Kinematics) 및 PID 제어기를 기반으로 고전적인 상태 방정식(State Equation)을 풀어야 했습니다. 이러한 방식은 복잡하고 비선형적인 환경에서 모션 플래닝(Motion Planning)을 수행할 때 높은 계산 비용이 발생하며, 다면적인 시각 정보를 실시간 제어 명령으로 직관적으로 변환하기 어렵습니다.피지컬 AI(Physical AI) 및 로보틱스 제어 영역에서는 인간의 조종 데이터(Teleoperation Data)를 수집하여 로봇이 직접 행동을 모방하는 모방 학습(Imitation Learning)이 핵심 기술로 떠오르고 ..