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인하대 자율시스템연구실 (ASL)

인하대학교 전기공학과

김광기 교수

Energy-Efficient Control

Model Predictive Control

Multi-Robot Systems

인하대 자율시스템연구실 (ASL)

전기공학과 김광기

인하대 자율시스템연구실(ASL)은 전기전자공학부를 기반으로 자율주행, 로봇 제어, 에너지 최적화, 지능형 제어 이론 등 다양한 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 모델예측제어(MPC), 내부점 미분 동적 프로그래밍(IPDDP), 경로 적분 제어(MPPI) 등 첨단 최적화 기반 제어 기법을 활용하여 자율주행 차량, 이동 로봇, 전기차, 하이브리드 차량 등 다양한 시스템의 실시간 제어 및 경로 계획 문제를 해결하고 있습니다. 특히, 자율주행 및 로봇 분야에서는 비전 기반 내비게이션, 다중 로봇 협업, UWB/IMU 센서 융합, RGB-D 데이터 활용 등 다양한 센서 융합 기술과 인공지능 기반 환경 인식 및 제어 알고리즘을 개발하고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 로봇 플랫폼과 실험 환경에서 검증되며, 산업용 및 서비스 로봇, 우주 환경 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 에너지 최적화 및 차량 제어 분야에서는 전기차와 하이브리드 차량의 에너지 효율 극대화, 주행 시간 및 에너지 소비 최소화, 회생 제동 전략, 토크 벡터링, 배터리 상태 추정 등 차량 운행의 전 과정을 아우르는 통합 제어 시스템을 연구하고 있습니다. 또한, V2X 통신을 활용한 실시간 에너지 관리, 충전소 선택 및 충전 계획, 배터리 신호처리 등 첨단 기술을 실용화하고 있습니다. 연구실은 이론적 연구와 실용적 응용을 동시에 추구하며, 강인 제어, 분산 제어, 게임이론 기반 멀티에이전트 제어, 확률적 최적화, 세미디피니트 프로그래밍 등 제어 및 최적화 이론의 발전에도 기여하고 있습니다. 이러한 이론은 실제 시스템에 적용되어, 스마트 그리드, 전력 시스템, 바이오 시스템, 네트워크 제어 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 다양한 정부지원 연구과제, 산학협력 프로젝트, 특허 출원 및 소프트웨어 라이브러리 개발을 통해 연구 성과의 실용화와 산업적 파급효과를 극대화하고 있으며, 국내외 학술지 및 국제학회에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있습니다. 인하대 자율시스템연구실은 미래형 모빌리티, 스마트시티, 첨단 로봇 및 에너지 시스템 등 차세대 융합기술의 중심에서 혁신을 선도하고 있습니다.

Energy-Efficient Control
Model Predictive Control
Multi-Robot Systems
자율주행 및 로봇 제어 시스템
자율시스템연구실은 자율주행 차량과 이동 로봇의 제어 및 경로 계획 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 모델예측제어(MPC), 경로 적분 제어(Path Integral Control), 내부점 미분 동적 프로그래밍(IPDDP) 등 첨단 최적화 기반 제어 기법을 활용하여 복잡한 환경에서의 자율주행 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 도로 환경, 비정형 야외 환경, 우주 환경 등 다양한 응용 분야에 적용되고 있으며, 로봇의 실시간 경로 생성, 충돌 회피, 궤적 추종 등 핵심 기술 개발에 집중하고 있습니다. 연구실에서는 다중 로봇 시스템의 협업 및 상대 위치/자세 추정, 비전 기반 내비게이션, UWB 및 IMU 센서를 활용한 실내외 위치 추정 등 다양한 센서 융합 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 딥러닝 기반의 객체 검출 및 환경 인식, RGB-D 데이터를 활용한 로봇 간 상대 위치 추정, 비주얼 서보잉 등 인공지능과 로봇 제어의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 로봇 플랫폼에 적용되어 실험적으로 검증되고, 다양한 산업 및 서비스 로봇 분야로 확장되고 있습니다. 자율주행 및 로봇 제어 시스템 연구는 미래형 모빌리티, 스마트 팩토리, 우주 탐사 등 다양한 첨단 산업 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 연구실은 산업체 및 연구기관과의 협력을 통해 실용적인 기술 이전과 상용화에도 힘쓰고 있으며, 관련 특허와 소프트웨어 라이브러리 개발을 통해 국내외 기술 경쟁력을 강화하고 있습니다.
에너지 최적화 및 전기차/하이브리드 차량 제어
본 연구실은 전기차(EV) 및 하이브리드 차량(HEV)의 에너지 효율 향상과 최적 운행을 위한 제어 알고리즘 개발에 중점을 두고 있습니다. 모델예측제어(MPC), 동적 프로그래밍(DP), 가우시안 프로세스(GP) 기반의 동적 계획법 등 다양한 최적화 및 기계학습 기법을 활용하여, 주행 시간 및 에너지 소비를 최소화하는 속도 및 충전 계획, 회생 제동 전략, 토크 벡터링 등 첨단 제어 기술을 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 차량 주행 데이터와 시뮬레이션을 기반으로 검증되며, 상용 차량 및 미래형 모빌리티 시스템에 적용되고 있습니다. 연구실에서는 V2X(차량-인프라/차량-차량 통신) 정보를 활용한 실시간 에너지 관리, 배터리 상태 추정 및 관리, 충전소 선택 및 충전량 계획 등 전기차 운행의 전 과정을 아우르는 통합 제어 시스템을 개발하고 있습니다. 또한, 배터리의 충전 상태(State-of-Charge, SoC) 추정을 위한 칼만 필터, 가우시안 프로세스 칼만 필터, 이상치 강인 확장 칼만 필터 등 첨단 신호처리 및 추정 알고리즘도 연구의 중요한 축을 이루고 있습니다. 이러한 에너지 최적화 및 차량 제어 연구는 친환경 모빌리티의 확산과 스마트시티, 미래 교통 시스템 구축에 필수적인 기반 기술로 자리매김하고 있습니다. 연구실은 관련 특허 출원, 산학협력 프로젝트, 정부지원 연구과제 등을 통해 기술의 실용화와 산업적 파급효과를 극대화하고 있으며, 국내외 학술지 및 국제학회에서 활발히 연구 성과를 발표하고 있습니다.
지능형 제어 및 최적화 이론
자율시스템연구실은 제어 이론의 근본적인 발전을 위해 다양한 지능형 제어 및 최적화 이론을 연구하고 있습니다. 특히, 불확실성 하에서의 강인 제어, 분산 제어, 게임이론 기반 멀티에이전트 시스템 제어, 확률적 최적화, 세미디피니트 프로그래밍(SDP), 선형/비선형 행렬 부등식(LMI) 기반의 제어 설계 등 이론적 접근을 통해 복잡한 시스템의 안정성, 성능, 신뢰성을 보장하는 방법론을 개발하고 있습니다. 이러한 이론 연구는 실제 시스템에 적용 가능한 알고리즘 개발로 이어지며, 예를 들어, 분산 센서 네트워크 기반의 전력 시스템 상태 추정, 경제급전 문제의 분산 최적화, 전력 시장의 게임이론적 분석, 확률적 제약조건을 고려한 로봇 경로 계획 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 또한, 인공신경망(DANN), 다항 혼돈 확장(PCE), 확장 칼만 필터(EKF) 등 최신 신호처리 및 인공지능 기법을 제어 이론과 융합하여, 복잡계 시스템의 예측, 추정, 제어 성능을 극대화하고 있습니다. 지능형 제어 및 최적화 이론 연구는 미래의 자율 시스템, 스마트 그리드, 바이오 시스템, 네트워크 제어 등 다양한 첨단 융합 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 연구실은 이론과 실용의 균형을 추구하며 국내외 연구자들과의 협력 및 학술 교류를 활발히 진행하고 있습니다.
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MPPI-IPDDP: A Hybrid Method of Collision-Free Smooth Trajectory Generation for Autonomous Robots
김민겸, 정민찬, 홍준기, 김광기
IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS, 2025
2
Multi-Robot Relative Pose Estimation in SE(2) with Observability Analysis: A Comparison of Extended Kalman Filtering and Robust Pose Graph Optimization
신기훈, 심현재, 남승원, 김용희, 김광기
IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT VEHICLES, 2024
3
Recent advances in path integral control for trajectory optimization: An overview in theoretical and algorithmic perspectives
무함마드카짐, 홍준기, 김민겸, 김광기
ANNUAL REVIEWS IN CONTROL, 2024
1
3단계 산학연협력 선도대학 육성사업(LINC 3.0)_대학 유망기술 시제품 제작 지원 03(허윤석 교수)
한국연구재단
2024년 07월 ~ 2024년 12월
2
(LINC3.0)우주 환경에서의 비전인식 AI 기반 로봇 간 상대 자세 추정 및 비전-관성 항법 기술 개발(국고)
한국연구재단
2024년 06월 ~ 2024년 12월
3
(LINC3.0)우주 환경에서의 비전인식 AI 기반 로봇 간 상대 자세 추정 및 비전-관성 항법 기술 개발(기업대응)
한국연구재단
2024년 06월 ~ 2024년 12월