Problem

로봇은 우리가 사는 곳을 배워야 하지만, 현실 세계는 가장 비싸고 위험한 학습장입니다.
로봇이 현실 세계를 안전하게 학습할 수 있게 되기 전까지, 로봇 AI는 본격적으로 성장할 수 없습니다.

비싼 현실 학습 비용

로봇은 잘 부서지고,
필요한 데이터는 너무 많습니다.

부족한 현실 데이터

현실 데이터는 부족하고
수집은 느립니다.

배포 전 검증 어려움

로봇을 현장에 내보낸 뒤에야 문제를 발견하게 되고,
다시 테스트와 수정이 반복됩니다.

Solution | From Real World to Robot Intelligence

세코어로보틱스는 3D 비전을 기반으로, 학습과 로봇 지능의 순환 구조를 만들고자 합니다.

Real-to-Sim

실제 세계를 로봇이 학습할 수 있는 3D 환경으로 전환합니다.

카메라로 실제 공간을 촬영하고, 로봇이 바로 학습할 수 있는 3D 환경으로 만듭니다.

Sim-to-Real

시뮬레이션에서 학습한 정책을 현실 배포 가능한 성능으로 연결합니다.

시뮬레이션에서 학습한 정책이 현실에서도 작동하도록,
실제 센서 특성과 환경 변화를 반영합니다.

Robot Learning Loop

배포 이후의 데이터를 다시 학습으로 연결해 로봇을 지속적으로 고도화합니다.

로봇의 실제 운영 데이터에서 의미 있는 데이터를 가공해
재학습을 반복하며 로봇 소프트웨어 성능을 향상시킵니다.

공간 스캔LIDAR RGB-D

3D 환경LIDAR RGB-D

Real 3D Gym시뮬레이션 학습

실 환경 배포하드웨어에 로봇 정책 적용

데이터 수집배포 환경 데이터

모델 업데이트로봇 소프트웨어

시뮬레이션

실제환경

Vision

말 한마디로 로봇이 스스로 행동하는 세상

현재

중간 목표

최종 목표

Real 3D GymBeta

3D World
Model

Robot Foundation
Model

로봇이 학습하는 시뮬레이션 공간

집, 물류창고, 오피스 같은 실제 공간을 로봇이
학습할 수 있는 3D 환경으로 만듭니다.

→ 단순한 그래픽이 아니라, 거리·충돌·센서 정보까지 포함된
로봇 중심의 환경입니다.

실제 세계를 이해하는 공간 지능 모델

로봇이 현실 공간의 길, 구조, 물체의 위치와
상호작용 대상을 이해합니다.

→ 로봇은 카메라 이미지만으로 자연스럽게 공간을 이해하지 못합니다.
따라서 공간을 이해하는 별도의 3D 모델이 필요합니다.

로봇이 스스로 판단하는 지능

로봇이 스스로 상황을 판단하고, 계획하고,
행동할 수 있습니다.

→ 지금의 로봇 소프트웨어는 특정 작업을 위해 별도로
개발됩니다. 세코어로보틱스는 모든 로봇에 공통적으로 쓸 수 있는
범용 로봇 지능을 목표로 합니다.

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✉️ contact@sequorrobotics.com

⚲ 서울 구로구 디지털로 285 에이스트윈1차 2층 210호

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