우주비행체의 궤도 유도, 항법 및 제어(GNC) 기술은 인공위성, 우주선, 행성탐사선 등 다양한 우주 시스템의 임무 성공을 좌우하는 핵심 분야입니다. 본 연구실에서는 궤도 설계, 궤도 결정, 궤도 유지 및 궤도 기동에 이르는 전 과정을 아우르는 이론 및 실무적 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 저궤도(Low Earth Orbit) 및 정지궤도(Geostationary Orbit) 위성의 궤도 유지, 위성군(위성 편대) 운용, 그리고 행성간 임무를 위한 최적 궤적 설계 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 항법 분야에서는 다양한 센서(별추적기, 자이로, 자력계, GPS 등)와 첨단 필터링 기법(확장 칼만 필터, 입자 필터, 정보 필터 등)을 융합하여 우주비행체의 위치 및 자세를 고정밀로 추정하는 기술을 개발합니다. 최근에는 머신러닝 및 인공지능을 활용한 데이터 기반 항법, 비선형 시스템의 고장 진단 및 복원력 향상, GNSS 신호가 제한된 환경에서의 대체 항법(지형참조항법, 영상기반 항법 등) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 제어 분야에서는 궤도 및 자세 제어를 위한 다양한 구동기(반작용휠, 제어모멘트자이로, 추력기 등)와 제어 알고리즘(적응제어, 슬라이딩 모드 제어, 최적제어, 강화학습 기반 제어 등)을 개발하여, 우주비행체의 고기동, 고정밀 임무 수행을 지원합니다. 특히, 내부 페이로드 운동, 외란, 구조적 유연성 등 실제 우주 환경에서 발생하는 다양한 불확실성과 외란에 강인한 제어기 설계에 중점을 두고 있습니다.

무인항공기(UAV) 및 항공우주 시스템의 지능형 유도, 항법, 제어 기술은 미래 항공우주 산업의 핵심 경쟁력입니다. 본 연구실에서는 고정익, 회전익, 틸트로터 등 다양한 UAV 플랫폼을 대상으로 비행역학 모델링, 경로계획, 장애물 회피, 임무 최적화 등 실시간 임무 수행을 위한 핵심 기술을 연구합니다. 특히, 실내외 복합 환경에서의 3차원 경로생성, 다중 UAV 협동 임무, 군집 비행, 장애물 회피 및 충돌 방지 등 실제 적용 가능한 알고리즘 개발에 주력하고 있습니다. 항법 및 센서 융합 분야에서는 GPS/INS 통합항법, 비전 기반 항법, 지형참조항법, 레이더 및 라이다 기반 항법 등 다양한 센서 융합 기법을 통해 GPS 거부 환경에서도 안정적인 위치 및 자세 추정이 가능하도록 연구합니다. 최근에는 딥러닝, 강화학습 등 인공지능 기법을 활용하여 UAV의 자율비행, 표적 추적, 영상 기반 착륙, 다중 표적 탐지 및 추적, 장애물 인식 및 회피 등 고차원 임무 수행 능력을 향상시키고 있습니다. 제어 분야에서는 모델 기반 제어, 적응제어, 강화학습 기반 제어, 데이터 기반 고장 진단 및 복원력 제어 등 다양한 첨단 제어기법을 개발하여 UAV의 비행 안정성, 신뢰성, 내고장성(Fault Tolerance)을 극대화합니다. 또한, 실제 비행시험 및 HILS(Hardware-in-the-Loop Simulation) 환경을 구축하여 이론적 연구 결과를 실무에 적용하고, 산업체 및 국방 분야와의 협력 연구도 활발히 진행하고 있습니다.