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영어

Recent robotics research is shifting from rule-based control to general-purpose AI-driven control. Vision-Language-Action (VLA) models enable end-to-end multimodal learning by interpreting visual inputs and natural language commands to generate actions and are emerging as a core technology for next-generation Physical AI. Integration with the Robot Operating System (ROS) is essential for real-time sensing, motor control, and simulation-based validation. This paper analyzes representative frameworks including RoboNeuron, RT-2, OpenVLA, and CoT-VLA, comparing system architectures and data flows, and reviews applications across logistics, manufacturing, and service robotics. Key challenges such as real-time constraints, data scarcity, inference errors, and integration complexity are identified, along with proposed solutions such as model quantization, Sim-to-Real transfer, self-feedback loops, and modular bridge structures. A roadmap from rule-based robots to VLA–ROS multimodal intelligence and general-purpose Physical AI is presented, offering technical and industrial insights.

한국어

최근 로봇공학은 규칙 기반 제어에서 범용 AI 기반 제어로 전환되고 있다. VLA(Vision-Language-Action) 모델은 시 각 정보와 자연어 명령을 이해해 행동을 생성하는 엔드투엔드 멀티모달 학습을 가능하게 하며, 차세대 물리적 인공지능 핵심 기 술로 주목받는다. 실제 적용을 위해서는 ROS와의 통합이 필수적이다. 본 논문은 RoboNeuron, RT-2, OpenVLA, CoT-VLA 등의 사례를 중심으로 시스템 구조와 데이터 흐름을 비교·분석하고, 물류·제조·서비스 분야 적용 사례를 검토했다. 또한 실시간성, 데이터 부족, 추론 오류, 통합 복잡성 등 기술적 과제를 도출하고, 모델 양자화, Sim-to-Real 전이, 자가 피드백 루프, 모듈형 브리지 구조 등을 대응 방안으로 제시하였다. 이를 통해 규칙 기반 로봇에서 VLA–ROS 기반 멀티모달 지능, 범용 물리적 인공지능으로 발전하는 기술·산업적 로드맵을 제시한다.