Curious about the robots used?
Process layout
프랑스 교육용 전문 로봇인 Niryo를 활용하여 볼펜 조립 프로그래밍 실습을 수행하고 로봇 활용에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
Components
| Robot | Niryo Ned;
- 6축 다관절, 가반하중 0.3kg, 반복정밀도 ± 0.5mm, 작업반경 440mm, 중량 6.5Kg |
|---|---|
| Peripherals | Niryo Conveyor Belt;
Niryo Vision Set;
볼펜 거치용 지그 |
Workflow
| STEP 1. | 볼펜 거치용 지그 투입 |
|---|---|
| STEP 2. | 볼펜 심 조립 |
| STEP 3. | 볼펜 심 고정 |
| STEP 4. | 글씨 쓰기 테스트 |
| STEP 5. | 볼펜 뚜껑 조립 |
| STEP 6. | 볼펜 색상에 따른 분류 |
Features
로봇 교육을 위한 최적 솔루션
연구용 오픈 소스 로봇팔로 다양한 프로그래밍 방식 사용 가능 (ROS, Python, C++)
로봇을 직접 손으로 움직여 동작을 학습시키는 학습모드와 Blockly 기본의 쉬운 프로그램 가능
5종의 부속품을 교체해 가며 다양한 작업 처리 가능 (컨베이어, Vision 등)
0.5mm 의 정확성과 재현성 보장
Results
| Key Benefits | - |
|---|---|
| Client Feedback | 오픈 소스로 다양한 교육 프로그램을 실습 형태로 운영할 수 있어서 교육에 대한 효과가 매우 높습니다. |
Unauthorized copying or reproduction of any content on Marosol may violate the Unfair Competition Prevention Act and Copyright Act.
Recommended Solution
4족 보행 로봇 개, 이제 배드민턴까지 친다? 피지컬 인텔리전스(PI) 기계학습 대표 사례
본 도입사례는 스위스 ETH 취리히에서 개발한 4족 보행 로봇 ANYmal-D를 통해 고도화된 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence, PI) 기반 스포츠 로봇 기술을 구현한 사례입니다. ANYmal-D는 강화학습을 통해 사람과 실제 배드민턴 랠리를 주고받을 수 있는 인지형 로봇으로, 외부 센서 없이 온보드 센서만으로 셔틀콕의 궤적을 인식하고, 전신을 활용해 전략적으로 움직이며 민첩한 플레이를 수행합니다. 이 프로젝트는 단순한 자동화를 넘어, 로봇이 동적인 환경에서 스스로 판단하고 반응하는 '상황 대응형 자동화' 기술의 실증 사례로 주목받고 있습니다.
TOA1OO를 사용한 물류자동화 시스템
AGV는 차체에 수동 또는 자동으로 작업자 없이 제품을 지정된 장소까지 운반하여주는 차량으로 물류자동화의 핵심 솔루션입니다. 최근에는 자율주행 기술과 로봇기술을 결합하여 스스로 알아서 작업현장을 오가며 필요한 공구나 부품을 옮겨주는 스마트 기기로 진화를 거듭하고 있습니다.
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|---|---|
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