지능시스템 기반 로봇 네비게이션 및 검증 가능한 자율인지 제어 연구

Intelligent System for Robot Navigation and Verifiable Autonomy Control

연구 내용

센서 신호처리와 지능 제어, 검증 가능한 인지 알고리즘을 결합해 로봇의 위치추정-지도업데이트-자율행동을 안정적으로 수행하는 연구

본 분야는 로봇이 비정형 환경에서 목표를 달성하도록 인지-추정-제어를 통합하는 데 중점을 둡니다. 센서 기반 위치 추정과 지도 생성·업데이트 과정에서 이상치에 강인한 인지 로직을 적용하고, 동시적 위치 추정 및 장면 그래프 기반 메트릭-시맨틱 지도를 갱신합니다. 또한 양자 센서 및 통합 시뮬레이터를 활용해 항공·해양·지상 플랫폼의 항법 성능을 검증하고, 로봇 경험 설계 관점에서 초고속 동작 체계로 자율행동을 구체화합니다. 이를 통해 신뢰성 있는 자율주행 및 자율행동 체계를 구현하는 차별성을 보유합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기 연구는 로봇 네비게이션을 위한 센서 신호 기반 위치 추정과 지능 제어의 기초 구성에 집중되었습니다. 이후 자율주행 환경에서 검증 가능한 인지와 장면 그래프 기반 도심 정밀 지도 업데이트로 확장하여, 이상치에 강인한 알고리즘을 적용하는 방향으로 발전하였습니다. 동시에 항공·해양·지상 플랫폼을 대상으로 통합 시뮬레이터와 지상 시험을 연계한 항법 성능 검증 연구를 수행했습니다. 최근에는 로봇 경험 디자인을 통해 자율행동체의 초고속 개발 흐름을 정립하고, 자율행동이 실제 환경에서 수행되도록 설계-검증을 반복하는 연구 궤적을 구성하고 있습니다.

활용 가능성

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

자율주행의 검증 가능한 인지 프레임워크
장면 그래프 기반 도심 정밀 지도 갱신 모듈
양자 항법 센서 통합 검증 체계
센서 융합 기반 위치추정 고강인 알고리즘
로봇 경험(RX) 기반 행동 설계 엔진
초고속 자율행동 체 개발 절차
실내·실외 동시 위치추정 파이프라인
이상치 대응형 자율 인지 메트릭
플랫폼(항공·해양·지상) 공통 항법 시뮬레이터
대규모 환경 학습 없이 동작 적응 설계