Robotics and AI Navigation Lab
JA 겸직교수진
이유철
로봇 및 AI 네비게이션 연구실은 자율 주행, 로봇 위치 인식, 공간 인식, 딥러닝을 통한 로봇 기술, 환경 센싱 등 다양한 연구 분야에서 활발히 활동하고 있습니다. 최근 3년간 병원 환경에 적용 가능한 로봇 기반 물류 시스템 개발, 선박 용접 영역 전처리를 위한 자율 로봇 경로 생성 기술 연구, 스마트 헬스를 위한 환경 센싱 기술 개발 등의 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 원자력 발전소 내 로봇 공간 인식 및 네비게이션 시스템, 노동 환경 개선을 위한 로봇 작업 지능 핵심 기술 개발 등 다양한 연구 프로젝트를 통해 실질적인 성과를 거두고 있습니다. 이러한 연구 성과는 다수의 논문과 특허로 이어졌으며, 로봇 및 AI 기술의 발전에 기여하고 있습니다.
Robot Localization
Spatial Recognition
Deep Learning for Robotics
자율 주행 로봇을 위한 장기적 정적 맵핑 및 클로닝 로컬라이제이션 기술
3D LiDAR를 이용한 자율 주행 로봇의 위치 인식과 맵핑 기술을 개발합니다. 특히, 동적 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 장기적 정적 맵핑과 클로닝 로컬라이제이션 기술에 중점을 둡니다. 이를 통해, 자율 주행 로봇이 다양한 환경에서 정확하게 자신의 위치를 파악하고, 실시간으로 환경 정보를 업데이트하며, 효과적으로 목표 지점으로 이동할 수 있도록 합니다.
스마트 헬스케어를 위한 환경 감지 기술 개발
스마트 헬스케어 시스템에서 환경 감지 기술을 활용하여 생활의 질을 향상시키기 위한 연구를 진행합니다. 다양한 센서를 이용해 실내 및 실외 환경의 데이터를 수집하고, 이를 분석하여 건강 상태를 모니터링하고 예측할 수 있는 시스템을 개발합니다. 유럽의 EUREKA ITEA3 C2 프로젝트와 협력하여 스마트 헬스 분야에서의 혁신적인 기술을 선보입니다.
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FILM: Floor and Inter-floor Localization Method for Mobile Robots Moving on Stairs
Yu-Cheol Lee
, 2024
2
LSMCL: Long-term Static Mapping and Cloning Localization for Autonomous Robot Navigation Using 3D LiDAR in Dynamic Environments
Yu-Cheol Lee
Expert Systems With Applications, 2024
3
StARformer: Transformer with State-Action-Reward Representations for Robot Learning
Jinghuan Shang, Xiang Li, Kumara Kahatapitiya, Yu-Cheol Lee, Michael Ryoo
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2023
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Study on Automatic Path Generation Technology for Autonomous Robot to Pretreat Weld Area for Ship Hull- Hanwha Ocean
2
Development of Platform Technology for Painting Process Automation Using AI and Robots
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Study on Deep Learning based Inverse Design Using CFD Flow Analysis Information Ⅰ- DSME