로봇 매니퓰레이터의 설계와 최적화는 산업 현장 및 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실에서는 매니퓰레이터의 구조적 성능을 극대화하기 위해 다양한 성능 지표(Structural Length Index, Global Conditioning Index 등)를 활용하여 설계 변수의 최적화를 수행합니다. 이를 통해 로봇의 작업 공간 내에서의 성능 편차를 최소화하고, 전체적인 작업 효율성을 높이는 방법론을 개발하고 있습니다. 특히, 유전 알고리즘과 그레이 기반 타구치 방법 등 첨단 최적화 기법을 적용하여, 기존에는 경험적으로만 결정되던 설계 요소들을 이론적으로 도출할 수 있도록 하였습니다. 이러한 접근은 초기 설계 단계에서부터 로봇의 운동학적, 동역학적 성능을 동시에 고려할 수 있게 하여, 실제 산업용 로봇의 에너지 효율성, 작업 정밀도, 내구성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 다양한 링크 길이 결정 방법, 중력 보상 장치 설계, 에너지 최소화 궤적 계획 등 실질적인 로봇 시스템의 성능 향상을 위한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구 결과는 실제 산업 현장뿐만 아니라, 의료 재활, 서비스 로봇 등 다양한 분야에 적용되어 로봇 기술의 확장성과 실용성을 높이고 있습니다.

로봇 그리퍼 및 인간-로봇 상호작용 기술은 물류, 제조, 서비스 등 다양한 산업 분야에서 로봇의 활용도를 극대화하는 데 필수적인 요소입니다. 본 연구실에서는 표면 적응형 로봇 그리퍼, 다기능 그리퍼 모듈, 전자 부품 조립용 특수 그리퍼 등 다양한 형태의 그리퍼를 개발하여, 복잡하고 다양한 형태의 물체를 안정적으로 파지할 수 있는 기술을 연구하고 있습니다. 특히, 인간의 손동작을 모델링하여 제한된 공간에서도 효율적으로 로봇 팔을 원격 조작할 수 있는 시스템, 가상현실 기반의 로봇 제어 인터페이스, 웨어러블 센서와 연동된 동작 의도 인식 기술 등 첨단 인간-로봇 인터페이스 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 작업 환경에서의 로봇 작업지능 향상, 노동환경 개선, 작업자의 피로도 감소 및 안전성 증대에 크게 기여하고 있습니다. 더불어, 로봇 그리퍼의 설계와 제어에 있어 시뮬레이션 기반의 성능 평가, 다양한 환경에서의 적응성 검증, 그리고 특허 출원을 통한 기술의 산업적 확장성 확보 등 실용적 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 연구는 미래의 스마트 팩토리, 물류 자동화, 재활 및 헬스케어 로봇 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

정확한 로봇 내비게이션과 위치 추정은 자율주행, 물류 자동화, 재난 구조 등 다양한 분야에서 필수적인 기술입니다. 본 연구실에서는 초광대역(UWB) 센서, 이중 기압 센서, 다중 관성항법장치(M-INS) 등 다양한 센서 융합 기술을 활용하여 실내외 환경에서의 3차원 위치 추정 정확도를 극대화하는 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 칼만 필터 기반의 데이터 융합 알고리즘, 기하학적 모델링, 고정 앵커 기반의 위치 추정 등 첨단 신호처리 및 최적화 기법을 적용하여, 기존 시스템의 한계를 극복하고 데이터 처리 속도와 안정성을 크게 향상시켰습니다. 이러한 기술은 실내 자율주행 로봇, 드론, 웨어러블 디바이스 등 다양한 응용 분야에서 높은 신뢰성과 실시간성을 제공합니다. 또한, SLAM(동시 위치추정 및 지도작성), 센서 기반 탐색, 장애물 회피 등 로봇의 자율성을 높이는 알고리즘 개발에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 미래의 스마트 물류, 자율주행 차량, 재난 대응 로봇 등에서 핵심적인 역할을 하며, 실제 산업 현장과 사회 전반에 걸쳐 로봇 기술의 혁신을 이끌고 있습니다.