이 연구 주제는 다양한 실환경에서 이동로봇이 스스로 위치를 추정하고, 주변 환경을 이해하며, 안전하게 이동할 수 있도록 하는 핵심 기술을 다룬다. 연구실의 논문과 프로젝트를 보면 LiDAR, 카메라, IMU, UWB, 이벤트 센서 등 이종 센서를 융합하여 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM), 시각-관성 오도메트리, 다중 세션 맵 정합, 동적 객체 제거, 정밀 지도 갱신 등의 문제를 지속적으로 연구하고 있다. 특히 실내·실외·도심·비정형 지형처럼 환경 변화가 큰 상황에서도 강인한 위치 인식과 환경 표현이 가능하도록 알고리즘의 신뢰성과 실시간성을 함께 추구한다. 연구 방법론 측면에서는 점군 정합, 포즈 그래프 최적화, 특징점 및 특징선 기반 SLAM, 라이다-관성 오도메트리, 크로스뷰 지오로컬라이제이션, 멀티로봇 협력 위치추정과 같은 기하 기반 접근과 더불어, 딥러닝 및 자기지도학습을 활용한 장면 이해와 장소 인식 기술이 함께 발전하고 있다. 최근 성과에서는 이기종 LiDAR를 활용한 멀티 세션 SLAM, 동적 장면에서 정적 세계를 복원하는 3차원 맵핑, 강건한 지면 분할과 이동 가능 영역 추정, 맵 기반 재위치추정 기술이 두드러진다. 이는 단순한 연구용 데모를 넘어 자율주행차, 실내 서비스로봇, 점검 드론, 재난 대응 로봇 등 실제 플랫폼에 적용 가능한 수준의 통합 지능을 목표로 한다. 이 연구의 의의는 로봇이 낯선 환경에서도 지도 없이 적응적으로 움직이고, 이미 경험한 공간에서는 더욱 정밀하고 빠르게 임무를 수행하도록 만든다는 점에 있다. 앞으로는 대규모 다중로봇 협업, 장면 그래프 기반 의미지도, 검증 가능한 인지 알고리즘, 양자 센서와 같은 차세대 항법 기술과의 결합을 통해 더욱 높은 수준의 자율성과 신뢰성을 확보할 것으로 기대된다. 결국 이 연구는 로봇이 산업 현장, 도심 인프라, 재난 지역, 국방 환경에서 사람을 대신해 정밀하고 안전하게 움직일 수 있게 하는 기반 기술이라 할 수 있다.

연구실의 대표적인 연구 축 가운데 하나는 사족보행 로봇과 휴머노이드 로봇의 민첩한 이동, 전신 제어, 그리고 실제 환경 적응 능력을 높이는 것이다. 최근 논문과 프로젝트에서는 사족보행 로봇이 거친 지형, 계단, 경사면, 장애물이 많은 환경에서 안정적으로 움직일 수 있도록 심층강화학습 기반 보행 제어기를 개발하고 있으며, 산업 및 재난 환경에서의 모바일 매니퓰레이션까지 연구 범위를 확장하고 있다. 이는 단순한 걷기 제어를 넘어, 로봇이 복합 지형을 이해하고 임무를 수행하는 수준의 행동지능을 구현하려는 시도다. 특히 연구실은 고유감각과 외부감각을 함께 활용하는 멀티모달 강화학습에 강점을 보인다. 관련 논문에서는 장애물 인지와 강건한 보행을 위해 proprioception과 exteroception을 결합하고, 이상 상황이나 분포 밖 환경에서도 성능을 유지하는 회복력 있는 보행 정책을 제안한다. 또한 전신 제어, 지면 추정, 상태 추정, 경로 계획, 조작 제어를 통합하여 실제 로봇 플랫폼에서의 성능 검증까지 수행한다. 이러한 접근은 시뮬레이션 성능에 머무르지 않고, IEEE ICRA 사족보행 로봇 챌린지 수상 성과로 이어질 만큼 실험적 완성도와 경쟁력을 보여준다. 향후 이 연구는 산업환경용 휴머노이드, 산불 대응 로봇, 국방 및 재난 임무 로봇 등으로 확장될 가능성이 크다. 보행과 조작을 동시에 수행하는 자율행동체는 단순 이동체보다 훨씬 높은 수준의 판단과 제어를 요구하기 때문에, 강화학습과 모델기반 제어, 안전성 검증, 인간-로봇 협업 설계가 더욱 중요해질 것이다. 연구실은 이러한 방향에서 실제 임무 중심의 로봇 지능을 구축하고 있으며, 미래의 현장형 로봇이 갖추어야 할 민첩성·강건성·적응성을 동시에 추구한다.

이 연구 주제는 로봇을 특정 응용 분야에 투입하기 위해 필요한 센싱, 플랫폼 설계, 임무 수행 기술을 통합적으로 개발하는 데 초점을 둔다. 연구실은 산불 대응 로봇, 벽면 등반 드론, 구조물 점검 UAV, 지하 탐사용 생체모방 로봇, 수중 및 해양 로봇, 다중 이동로봇 협력 시스템 등 매우 폭넓은 응용 포트폴리오를 보여준다. 이러한 연구는 단일 알고리즘 개발에 머무르지 않고, 실제 환경의 제약과 목적에 맞는 하드웨어 구조와 센서 구성, 자율 임무 시나리오까지 함께 설계하는 특징이 있다. 세부적으로는 구조물 점검과 건설 인프라 모니터링을 위한 비전·LiDAR 기반 3차원 맵핑, 벽면 접근 및 부착 메커니즘, 지하 굴진을 위한 방향성 시추 및 자기장 기반 위치추정, 산불 진화를 위한 화점 인식과 복합 센서 기반 자율 임무 수행, 실가상 융합 환경에서의 멀티모달 인터랙션 기술 등이 포함된다. 또한 대규모 실내 업무 공간에서 동작하는 다중 이동로봇의 협력적 지도 작성과 자율주행, 원격 상호작용을 위한 공간 컴퓨팅과 시각정보 처리 SW 개발도 중요한 축이다. 이는 로봇이 단순한 연구실 데모가 아니라 산업, 재난, 국방, 인프라, XR 환경에서 실제 가치를 만들 수 있도록 하는 응용지향 연구라고 할 수 있다. 이러한 연구의 파급력은 매우 크다. 위험한 현장에 사람 대신 투입되는 재난 대응 로봇, 복잡한 산업 시설을 점검하는 자율 드론, 고정밀 공간 정보를 구축하는 협력 로봇 시스템은 사회적 안전성과 생산성을 동시에 향상시킬 수 있다. 앞으로는 로봇 경험 디자인, VR 기반 프로토타이핑, 플러그앤플레이형 소프트웨어 아키텍처와 결합해 개발 속도와 현장 적용성을 더욱 높일 수 있을 것이다. 결과적으로 이 연구는 지능로봇을 실제 문제 해결 도구로 전환하는 시스템 통합형 연구 분야로 볼 수 있다.