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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.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 Vision-Language-Action (VLA) 모델
2.2 Robot Operating System (ROS)
2.3 VLA–ROS 통합의 기술적 필요성
3. VLA–ROS 통합 사례 및 동향 분석
3.1 VLA–ROS 통합 프레임워크 및 연구 사례
3.2 산업별 활용 사례 및 글로벌 시장 동향
4. 기술적 시사점과 향후 과제
4.1 실시간성 확보에 대한 시사점
4.2 데이터 한계와 일반화 문제
4.3 신뢰성·안전성 및 표준화 관점의 시사점
5. 결론
참고문헌

키워드

VLA 모델 ROS 엔드투엔드 로봇 제어 물리적 인공지능 멀티모달 로봇 지능 산업 및 서비스 로봇 응용 Vision-Language-Action Models Robot Operating System End-to-End Robotic Control Physical Artificial Intelligence Multimodal Robotic Intelligence Industrial and Service Robotics Applications

저자

• 주영관 [ YoungKwan Ju | 충북대학교 SW중심대학사업단 초빙교수 ]
• 문형진 [ Hyung-Jin Mun | 성결대학교 정보통신공학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

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