이영운 교수 연구실
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읽는 시간 · 58초

전신 복합감각과 인간 운동 원리 기반 휴머노이드 물리 AI

Humanoid Physical AI based on Whole-body Multisensory Integration and Human Motion Principles

연구 내용

전신 복합감각과 인간 운동 원리에 기반한 휴머노이드 제어 및 운동·작업 수행을 위한 물리 AI를 연구

휴머노이드 로봇이 운동과 작업을 수행하기 위해 전신 센서와 구동계를 함께 해석하는 복합감각 융합 기반 제어를 연구합니다. 인간 운동 원리를 참조해 관절 제약과 동작의 시간적 연속성을 만족하는 전신제어 신호를 생성하고, 운동·작업 수행 과정에서 감각 피드백을 반영하여 동작을 안정화합니다. 또한 전신 상태 추정과 동작 생성의 결합으로, 다양한 자세 전환 및 작업 목표에 대응하는 물리행동 생성 구조를 구현하는 데 차별성이 있습니다.

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연구 흐름

초기에는 휴머노이드의 전신 제어에서 복합감각 정보를 일관된 상태 표현으로 통합하는 절차를 정립하고, 인간 운동 원리에서 얻을 수 있는 동작의 시간 구조를 제어 목표로 반영하는 방향을 수행했습니다. 이후에는 전신 센서 기반 상태 추정과 피드백 제어를 결합하여, 운동·작업 수행 중 오차를 줄이는 동작 안정화 전략을 확장했습니다. 최근에는 이를 고효율 운동·작업 수행으로 연결하여, 특정 동작에 국한되지 않은 전신 기반 물리 AI 구성 요소를 강화하는 흐름으로 발전했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

  • 휴머노이드 작업 학습 프레임워크
  • 복합감각 융합 기반 전신 제어
  • 인간 운동 원리 모사 제어 정책
  • 자세 전환 및 전신 안정화 모듈
  • 실환경 작업 수행을 위한 동작 생성
  • 센서 피드백 기반 실시간 제어 구조
  • 로봇 소프트웨어 통합 개발 도구
  • 운동·작업 수행 공정화된 파이프라인
  • 로봇 시뮬레이션-실계 연동
  • 휴머노이드 벤치마크 기반 성능 고도화

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구분

제목

1

전신 복합감각과 인간 운동 원리에 기반한 고효율 운동·작업 수행 휴머노이드 피지컬 AI 개발

2

전신 복합감각과 인간 운동 원리에 기반한 고효율 운동·작업 수행 휴머노이드 피지컬 AI 개발

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