‘느린 뇌·빠른 다리’로 진화하는 배송로봇: UCLA·아마존·저장대, VLM이 길을 고른다

UCLA·아마존·중국 저장대 공동 연구팀이 시각언어모델(VLM)을 실시간 경로 계획기에 보조로 붙여, 교차로·보행자 마주침 같은 까다로운 상황에서 배송로봇의 경로 오차를 30% 줄였다. 학습이 필요 없는 ‘점수 융합’ 기법으로 1.5~3초 지연이 있는 클라우드 VLM을 안정적으로 활용했고, 4륜 배달 로봇으로 실제 캠퍼스 보행로 주행까지 마쳤다. 논문은 7월 10일 로봇신문 보도로 국내에 소개됐다.

• 평균 변위 오차 30%↓경로 오차 개선
• 무학습 ‘점수 융합’핵심 기법
• 제미나이 2.5 플래시 라이트VLM
• 4륜 배달로봇·캠퍼스 보행로실증