본 연구 주제는 이동로봇이 복잡하고 동적인 환경에서 스스로 안전하게 주행할 수 있도록 하는 자율주행 기술과 궤적 계획 알고리즘에 초점을 둔다. 연구실의 대표 논문과 특허를 보면 이륜 차동구동 로봇, 차량형 로봇, 실외 순찰로봇, 서비스로봇 등 다양한 플랫폼을 대상으로 경로 생성과 주행 제어를 통합적으로 다루고 있다. 특히 RRT 기반의 경로 탐색을 실제 로봇의 기구학·동역학 제약과 결합해 고속 주행에서도 실현 가능한 궤적을 생성하는 접근이 연구의 핵심 축을 이룬다. 세부적으로는 듀얼 트리 RRT와 같은 샘플링 기반 플래너를 통해 작업공간 탐색과 상태공간 탐색을 분리하면서도 연계하는 구조를 제안하여, 계산 효율과 경로 품질을 동시에 높이는 방향으로 발전시켜 왔다. 또한 충돌 위험, 주행 불확실성, 동적 장애물, 다중 로봇 간 상호작용까지 고려한 경로 재계획 기법을 연구함으로써 단순한 오프라인 최단경로가 아니라 실제 환경에서 실행 가능한 강인한 주행 전략을 개발하고 있다. 최근 프로젝트에서는 심층기계학습 기반 주행상황 인식과 행동 선택을 포함하는 통합 아키텍처를 통해 도시 실외환경에서 적응형 자율주행을 실현하려는 연구가 진행되고 있다. 이 연구는 서비스 로봇, 제조 물류 로봇, 순찰 로봇, 자율이송 시스템 등 다양한 응용으로 확장 가능성이 크다. 특히 혼잡한 도시 환경이나 유연생산 환경처럼 예측하기 어려운 조건에서 로봇이 스스로 상황을 판단하고 주행 전략을 바꿀 수 있다는 점이 중요한 가치다. 앞으로는 강화학습, 뉴럴 SLAM, 플릿 매니지먼트, 협업 로봇 제어와 결합되어 단일 로봇의 자율성뿐 아니라 다수 로봇의 집단적 효율성과 안정성을 함께 높이는 방향으로 발전할 가능성이 높다.

본 연구 주제는 이동로봇이 주변 환경을 정확히 인식하고 자신의 위치를 신뢰성 있게 추정할 수 있도록 하는 센서 기반 인지 기술에 관한 것이다. 연구실은 레이저 거리센서, LiDAR, GPS/GNSS, 반사판, 인공표식, 연석 특징 등 다양한 센서와 환경 단서를 활용해 실내외 환경에서 강인한 위치추정 방법을 개발해 왔다. 특히 유리벽이나 반사체가 많은 환경처럼 기존 거리센서 기반 위치추정이 쉽게 실패하는 조건에서도 센서의 광학적 특성을 모델링해 성능을 개선하는 연구가 돋보인다. 연구실의 논문과 특허에서는 스캔 매칭, 지도 정합, 반사 특성 해석, 인공표식 간 기하관계 기반 매칭, 도로 특징 기반 로컬라이제이션, GNSS 보정 등 매우 다양한 접근이 확인된다. 이는 단일 센서에 의존하기보다 환경 조건과 로봇 플랫폼 특성에 맞추어 적절한 관측 모델과 오차 모델을 설계하는 연구 철학을 보여준다. 또한 최근 프로젝트에서는 대규모 실내업무공간과 실외 도시환경을 대상으로 뉴럴 SLAM, 3차원 지도작성, 영상 기반 공간 인식, 주행가능영역 검출 등 지도작성과 환경인식을 통합하는 방향으로 확장되고 있다. 이 연구의 실질적 의의는 로봇의 주행 안정성과 작업 성공률을 근본적으로 좌우하는 위치 인식의 신뢰도를 높인다는 데 있다. 정확한 위치추정과 환경인식은 단순히 길을 찾는 기능을 넘어 장애물 회피, 행동 선택, 협업 작업, 물류 관제, 사람과의 공존 환경에서의 안전성 확보로 이어진다. 향후에는 멀티모달 센서 융합과 학습 기반 인식 기술이 더욱 결합되면서, 변화가 심한 환경에서도 지속적으로 적응하는 고신뢰 로봇 인지 시스템으로 발전할 것으로 기대된다.

본 연구 주제는 사람이 생활하고 일하는 공간에서 로봇이 인간과 자연스럽게 상호작용하며 서비스를 수행할 수 있도록 하는 지능형 서비스 로봇 기술을 다룬다. 연구실은 초기부터 실내 서비스 로봇, 투어가이드 로봇, 사람 추종 로봇, 문열기 작업을 수행하는 매니퓰레이션 로봇 등 인간 공존 환경을 전제로 한 응용 연구를 지속해 왔다. 이는 단순한 이동 기능을 넘어서 인간 주변에서 신뢰 가능하고 실용적인 행동을 수행하는 로봇을 목표로 한다는 점에서 의미가 크다. 구체적으로는 단일 레이저 거리센서를 이용한 사람 다리 검출 및 추적, 가려짐 상황에서의 강인한 인간 추종, 보행 모델을 반영한 추적 기법, 서비스 로봇의 행동 선택 프레임워크 등이 주요 연구 내용이다. 또한 다지 로봇핸드를 이용한 문열기 제어 연구에서는 실제 생활환경의 불확실성을 고려해 능동 감지, 힘 추정, 이동부와 조작부의 역할 분담 등 통합 제어 문제를 다루었다. 이러한 연구는 인간 중심 공간에서 로봇이 단순히 움직이는 기계가 아니라 상황을 이해하고 목적지향적으로 행동하는 지능형 에이전트로 동작하기 위한 기반을 제공한다. 향후 이 분야는 자율주행, 환경인식, 매니퓰레이션, 사용자 의도 파악 기술과 융합되며 더욱 확장될 가능성이 높다. 공항 안내, 병원·박물관 서비스, 배송 보조, 물류 오더피킹, 위험 환경 지원 로봇 등 다양한 응용 현장에서 사람과 로봇의 협업은 점점 중요해지고 있다. 연구실의 축적된 서비스 로봇 경험은 앞으로 인간 친화적 인터페이스, 안전한 동반 주행, 협업형 모바일 매니퓰레이션 등 차세대 로봇 서비스 지능으로 이어질 수 있다.