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Automotive Control Lab

한국과학기술원 기계공학과

최세범 교수

Autonomous Vehicle Control

Vehicle Chassis Control

Smart Damper Systems

Automotive Control Lab

기계공학과 최세범

KAIST 기계공학과 자동차 제어 연구실은 차량 동역학, 첨단 제어, 자율주행, 에너지 효율 및 친환경 기술 등 자동차 분야의 핵심 연구를 선도하는 연구실입니다. 본 연구실은 듀얼 클러치 트랜스미션(DCT), 전자식 브레이크, 전동식 스티어링, 4륜 구동 시스템 등 다양한 차량 부품의 동작 원리와 제어 문제를 심도 있게 다루며, 실제 차량 및 시험 벤치에서의 실험을 통해 이론과 실무를 접목하고 있습니다. 특히, 모델 기반 제어, 예측 제어(MPC), 슬라이딩 모드 제어, 적응 제어 등 첨단 제어 기법을 활용하여 차량의 주행 안정성, 조향, 제동, 가속 등 다양한 동적 특성을 최적화합니다. 타이어-노면 마찰계수 추정, 개별 타이어 힘 추정, 차량 질량 및 무게중심 실시간 추정, 클러치 및 엔진 토크 추정 등 차량 상태를 정확히 파악하는 알고리즘을 개발하여 자율주행, ADAS, 에너지 효율 향상, 안전성 증대 등 다양한 응용 분야에 기여하고 있습니다. 자율주행 및 지능형 차량 시스템 분야에서는 환경 인식, 경로 계획, 충돌 회피, 차선 추종, 차량 간 협력 등 자율주행의 전 과정을 아우르는 연구를 수행합니다. 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 활용한 도로 유형 인식, 초음파 및 영상 기반 환경 인식, 실시간 경로 생성 및 최적화, 긴급 충돌 회피 제어 등 다양한 주제를 다루며, 실제 도로 환경에서의 견고한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 에너지 효율 및 친환경 차량 기술 분야에서는 하이브리드 및 전기차의 동력전달계 제어, 클러치 및 변속기 효율 최적화, 회생제동 시스템, 엔진 및 배출가스 제어 등 다양한 연구를 진행합니다. 또한, 희토류 등 전략 광물의 확보와 자동차 산업에 미치는 영향, 에너지 전환 정책 및 글로벌 공급망 이슈 등 산업 정책적 측면도 함께 연구하여 미래 자동차 산업의 지속가능성을 모색하고 있습니다. 이 외에도, 초음파, IMU, GPS, 지능형 타이어 등 다양한 센서 융합 기반의 상태 추정 및 고장 진단 알고리즘 개발, 대규모 정밀지도 생성 및 갱신, 대형트럭 및 셔틀 등 특수 목적 자율주행 플랫폼 개발 등 산업계와 연계된 실용적 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 유수 학술지 및 특허, 산학협력 프로젝트, 기술이전 등 다양한 방식으로 사회에 환원되고 있습니다.

Autonomous Vehicle Control
Vehicle Chassis Control
Smart Damper Systems
차량 동역학 및 첨단 제어 기술
자동차 제어 연구실은 차량 동역학의 해석과 첨단 제어 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. 차량의 주행 안정성, 조향, 제동, 가속 등 다양한 동적 특성을 정확하게 모델링하고, 이를 기반으로 한 실시간 상태 추정 및 제어 알고리즘을 연구합니다. 듀얼 클러치 트랜스미션(DCT), 전자식 브레이크(EMB), 전동식 스티어링, 4륜 구동(AWD) 시스템 등 다양한 차량 부품의 동작 원리와 제어 문제를 다루며, 실제 차량 및 시험 벤치에서의 실험을 통해 이론과 실무를 접목하고 있습니다. 특히, 본 연구실은 모델 기반 제어, 슬라이딩 모드 제어, 예측 제어(MPC), 적응 제어 등 다양한 첨단 제어 기법을 적용하여 차량의 동적 거동을 최적화합니다. 예를 들어, 타이어-노면 마찰계수 추정, 개별 타이어 힘 추정, 차량 질량 및 무게중심 실시간 추정, 클러치 토크 및 엔진 토크 추정 등 차량 상태를 정확히 파악하는 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 자율주행, 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS), 에너지 효율 향상, 안전성 증대 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다. 또한, 초음파, IMU, GPS, 지능형 타이어 등 다양한 센서 융합 기반의 상태 추정 및 고장 진단 알고리즘을 개발하여, 저비용 고신뢰성의 차량 제어 시스템 구현을 목표로 하고 있습니다. 이러한 연구는 미래형 스마트카, 전기차, 하이브리드카, 자율주행차 등 차세대 모빌리티 기술의 핵심을 이루고 있습니다.
자율주행 및 지능형 차량 시스템
본 연구실은 자율주행차 및 지능형 차량 시스템의 핵심 기술 개발에 집중하고 있습니다. 환경 인식, 경로 계획, 충돌 회피, 차선 추종, 차량 간 협력 등 자율주행의 전 과정을 아우르는 연구를 수행합니다. 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 활용한 도로 유형 인식, 초음파 및 영상 기반 환경 인식, 실시간 경로 생성 및 최적화, 긴급 충돌 회피 제어 등 다양한 주제를 다루고 있습니다. 특히, 실제 도로 환경에서 발생할 수 있는 다양한 상황(예: 미끄러운 노면, 복잡한 교차로, 예측 불가능한 주변 차량 행동 등)에 대응하기 위한 견고한 알고리즘 개발에 주력합니다. 예측 제어 기반의 경로 추종, 다중 모델 기반의 주변 차량 행동 예측, 실시간 타이어 마찰계수 추정 및 적용, 센서 융합 기반의 위치 및 자세 추정 등 자율주행차의 안전성과 신뢰성을 높이기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 또한, 대규모 정밀지도 생성 및 갱신, 차량-인프라 협력 기반 ADAS, 대형트럭 및 셔틀 등 특수 목적 자율주행 플랫폼 개발 등 산업계와 연계된 실용적 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 교통 시스템의 혁신과 스마트 모빌리티 사회 구현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
에너지 효율 및 친환경 차량 기술
자동차 제어 연구실은 에너지 효율 향상과 친환경 차량 기술 개발에도 큰 비중을 두고 있습니다. 하이브리드 및 전기차의 동력전달계 제어, 클러치 및 변속기 효율 최적화, 회생제동 시스템, 엔진 및 배출가스 제어 등 다양한 분야에서 연구를 진행합니다. 듀얼 클러치 트랜스미션(DCT) 및 볼-램프 클러치 등 자기강화 원리를 이용한 초고효율 동력전달장치 개발, 습식/건식 클러치의 마찰 및 열 특성 분석, 실시간 토크 및 마찰계수 추정 등 첨단 기술을 적용하여 차량의 연비와 내구성을 동시에 향상시키고 있습니다. 또한, 배터리, 연료전지, 재생에너지 등 미래 에너지원을 고려한 차량 시스템 통합 제어, 에너지 전환 정책 및 글로벌 공급망 이슈, 희토류 등 전략 광물의 확보와 자동차 산업에 미치는 영향 등 에너지와 산업 정책적 측면도 연구의 중요한 축을 이룹니다. 실제로, 희토류 공급망 위험, 전기차 배터리 및 모터 소재, 에너지 믹스 변화에 따른 차량 기술의 진화 등 미래 자동차 산업의 지속가능성을 위한 다각적 연구가 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 친환경차의 대중화, 에너지 절감, 탄소중립 실현 등 사회적 요구에 부응하며, 산업계와의 협력을 통해 실질적인 기술 이전과 상용화에도 기여하고 있습니다.
1
Adaptive Engagement Control of a Self-Energizing Clutch Actuator System Based on Robust Position Tracking
Jinsung Kim, Seibum B. Choi, Jiwon J. Oh
IEEE-ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS, 2018.04
2
Integrated observer approach using in-vehicle sensors and GPS for vehicle state estimation
Giseo Park, Seibum B. Choi, Dongyoon Hyun, Jounghee Lee
MECHATRONICS, 2018.04
3
Real-Time Individual Tire Force Estimation for an All-Wheel Drive Vehicle
Hojin Jung, Seibum B. Choi
IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, 2018.04
1
캐빈교체형 자율셔틀 공용섀시플랫폼 기술 개발
한국자동차연구원
2021년 04월 ~ 1970년
2
주행 중 감쇠력 튜닝이 가능한 전기차용 스마트 댐퍼 시스템 개발
네오테크
2022년 04월 ~ 1970년
3
구동 및 조향 일체형 플러그앤 드라이브 모듈 기술 개발
에이치엘만도
2023년 04월 ~ 1970년