General Humanoid Robot Intelligence via Robot Abstraction and Active 3D Perception
연구 내용
로봇 추상화와 능동 3D 인식을 결합해 범용 휴머노이드 로봇 인공지능을 연구
범용 휴머노이드를 위해 로봇 추상화 기반의 학습 표현을 구성하고, 능동 3D 인식으로 환경 정보를 목적에 맞게 수집·갱신하는 방법을 연구합니다. 먼저 관측을 작업에 필요한 상태로 변환하는 추상화 단계를 마련하여 학습 입력의 일관성을 확보합니다. 다음으로 강화학습 기반으로 정책을 학습하되, 능동 3D 인식이 정책의 의사결정에 기여하도록 정보 수집 전략을 함께 설계합니다. 이 과정에서 다양한 환경 변화에 대응하는 범용성을 확보하는 구조를 지향합니다.
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연구 흐름
초기에는 능동 3D 인식과 관측 추상화를 결합하여 학습에 적합한 상태 표현을 만드는 데 집중했습니다. 이후에는 강화학습을 통해 휴머노이드가 다양한 상황에서 행동을 선택하도록 학습 파이프라인을 구성하고, 인식-정책 연동을 정량화하여 의사결정 일관성을 개선했습니다. 최근에는 로봇 추상화가 작업 전반에서 재사용되도록 구성해 범용 휴머노이드 로봇 인공지능으로 확장하는 방향으로 진행했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
로봇 추상화/능동3D인식 기반 범용 휴머노이드 로봇 인공지능 연구